基于深度学习的行为识别研究文献综述

行为识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

传统的行为识别方法通常依赖于人工设计的特征，但这些方法在处理复杂背景、光照变化和视角变化等问题时存在局限性。

深度学习的出现为行为识别提供了新的解决方案，其强大的特征学习能力能够有效克服传统方法的不足，显著提升了行为识别的精度和鲁棒性。

本文首先介绍了行为识别和深度学习的相关概念，然后从基于RGB图像、基于骨骼信息和基于多模态融合三个方面详细综述了基于深度学习的行为识别研究现状，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。

最后，对行为识别未来的发展趋势进行了展望。

关键词：行为识别；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；多模态融合

#1.1行为识别
行为识别是指通过计算机算法自动识别视频或图像序列中的人体行为，其目标是从一段视频中判断出其中是否包含特定行为，并识别出该行为的发生时间和空间位置。

行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，在视频监控、人机交互、智能安防、运动分析等领域有着广泛的应用。

#1.2深度学习
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其灵感来自于人脑神经元的结构和功能。

深度学习模型通常包含多个隐藏层，能够从原始数据中自动学习高层次的特征表示，从而实现对复杂数据的有效处理。