【摘 要】
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人体行为识别检测是计算机视觉领域的研究热点,主要包括行为识别和行为检测两大部分。目前,对行为识别检测的综述主要聚焦在行为识别领域,对行为检测的关注度偏低。针对这一现状,聚焦行为识别和行为检测两个方面,分别综述了行为识别以及行为检测的各种方法,介绍了常用的数据集。首先从网络结构的角度重点论述了基于深度学习的行为识别方法;而后将行为检测划分为时序行为检测和时空行为检测,总结行为检测的各种算法;最后对各
【机 构】
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武警工程大学信息工程学院,武警工程大学研究生大队
【基金项目】
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全国教育科学“十三五”规划课题(JYKYB2019012),武警工程大学基础研究基金(WJY201907)。
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人体行为识别检测是计算机视觉领域的研究热点,主要包括行为识别和行为检测两大部分。目前,对行为识别检测的综述主要聚焦在行为识别领域,对行为检测的关注度偏低。针对这一现状,聚焦行为识别和行为检测两个方面,分别综述了行为识别以及行为检测的各种方法,介绍了常用的数据集。首先从网络结构的角度重点论述了基于深度学习的行为识别方法;而后将行为检测划分为时序行为检测和时空行为检测,总结行为检测的各种算法;最后对各种算法的特点进行了总结分析,探索行为识别与行为检测的区别与联系,对当前研究面临的问题以及下一步的工作进行
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