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1 第 卷 第 期 计算机工程 年 月 图形图像处理 文章编号 文献标志码 中图分类号 基于训练图 55 特征的视频人体动作识别算法 曹晋其 蒋兴浩 孙锬锋 上海交通大学电子信息与电气工程学院 上海 信息内容分析技术国家工程实验室 上海 摘 要 为将卷积神经网络 应用到视频理解中 提出一种基于训练图 特征的识别算法 利用图像 3. 数据识别视频人体动作 使用现有的 模型从图像中提取特征 并采用长短记忆单元的递归神经网络进行训练分类 研究 模型和隐层的选择 优化 特征矢量化和降维 实验结果表明 与使用图像 3. 数据注意力模型的算法和组合长短期记忆模型算法相比 该算法具有更高的准确率 关键词 人体动作识别 深度学习 卷积神经网络 递归神经网络 记忆单元 中文引用格式 曹晋其 蒋兴浩 孙锬锋 基于训练图 特征的视频人体动作识别算法 & 计算机工程 英文引用格式 / & &/ )( ' - /% 3% /(." 4" & #% )'#"%"%( #% (#1"#55 #'(# / & &/ )( ' '%(% %%'((& "'((( /""%('((( ( " % ( " """3." %1( % " ("( "" %" " %"" " % " ( '( 6 '6 ("%( "" (%(% %(%" " 1 %""("((( ("((%%% ( ( %"'6 ( " 3. -#.%( ( % % % /1 #"" 概述 视频人体动作识别一直是具有重要学术价值的研究领域 在传统方法中 动作特征和轨迹特征效果最为优秀 改进密集轨迹 " #%" 特征在 -6. 动作库上就可以达到 的准确率 融合了 特征的组合特征可以在 4 动作库上达到 的准确率 而只用了图像 3. 数据的空域卷积网络模 型仅能分别做到 和 然而 近年来 卷积神经网络 在图像领域趋于成熟 自 年 挑战赛的优胜模型发表后 基于 的方法在图像视频领域都有突出的表现 在视频人体动作识别中 文献 融合了基于图像的 和基于光流的 进一步获得了手工特征的性能 文献 探索了注意力模型在视频动作识别领域的应用 这无不说明了图像 3. 数据在深度学习中有着进一步挖掘的价值 但是目前大部分研究通常使用的都是训练图 特征 即先在图像数据集中训练 模型 再用该模型在视频数据集上提取特征 这是因为 在图像数据集上更为成熟 数据集更加广泛 而且视频数据集提取 特征往往缺乏比较合适或标准 基金项目 国家自然科学基金 作者简介 曹晋其 男 硕士 主研方向为图形图像处理 蒋兴浩 教授 博士 孙锬锋 副教授 博士 收稿日期 修回日期 8""#%

2 第 " 卷#第 期 曹晋其"蒋兴浩"孙锬锋基于训练图 &%%特征的视频人体动作识别算法 表 ) 类 6SS模型对比 的标注 文献 ( ' ) 在 MQ-&? H T-H数据 集上充 分? >9Q&? >9Q&%&% M"() 测试集 M"() G# J% 错误率 O ) "& 错误率 O ;""/# % ( (( ' "% ' ( 探索了如何利用现有 &%%特征进行视频分类"但没 有详细剖析如何选择合适的 &%%模型和隐层"且使 用了视频级别的 &%%特征和支持向量机分类"没有 使用更为常用的递归神经网络 ( ) 进行分类 本文提出一 种 基 于 训 练 图 &%% 特 征 的 动 作 识 %## ") &%%模型 ;;% ( 层# 网络 参数 层数 数量 O TF (& " %% ' % " R&层数 别算 法"给 出 训 练 图 &%% 特 征 提 取 和 加 工 策 略" 讨 论算法中的每 个 流 程" 包 括 &%% 模 型 的 选 择& &%% 隐层的选择&特 征 矢 量 化 和 降 维 优 化 方 法 以 及 长 短 期记忆 >"./ 9@" 3 M ' T '" C">9MT# 模 型 并 / % 图像数据库 ( ) 以及 ETHF3 ) 动 作识 基于? 别视频库 ( & ) 和 B&R& 动 作 识 别 数 据 集 ( ) 进 行 实 验分析与对比 )本文算法框架 本文算法框架图如图 所示 主要训练过程如下 首先"将解帧后的视频序列使用 &%%模型提取出训练 图 &%%特征"这里的 &%%模型是通过训? / % 图 像数据集得到的"再对视频提取得到 &%%特征 &%% 模型的选择和隐层的选择将对最终的动作分类结果起 着至关重要的作用"本文会在稍后的小节中进行讨论 随后"算法对提取出的特征进行矢量化和降维"用了池 化的方法来进行矢量化和降维"将立方体特征转为空域 矢量"从而框架可以普遍适用于所有 &%%模型"而且可 以节省 分 类 学 习 的 大 量 开 销 最 后 把 特 征 序 列 输 入 >9MT 模型学习"序列学习可以引入时域信息"给分类 带来更精准的结果 通过 >9MT 学习得到了每一帧的 分类结果"对每个视频的分类进行投票"最终获得视频 ## 从 对 原 图 像 数 据 集 的 拟 合 程 度 来 讲" 全 连 接 层 占据了参数的大部分"全连接 层 越 少"不 容 易 发 生 过 拟合"泛化 能 力 更 强 在 ;""/# % 的 改 进 中"使 用 了 7 卷 积 来 替 代 全 连 接 层" 不 但 能 降 低 计 算 开 销"还可以在卷积层后使用 池化"降 低 维 度 使 得 泛 化 能力更强 从计算性能上来说"G# J% 的层数最少"因此"它 的计算是最快的"而 ;""/# % 虽然拥有更深的层次" 但 ;""/# % 做了大量的参数优化"使用了更多的卷积 层替代了全连接层"大大降低了计算开销"因此"它的速 度虽然劣于 G# J% "但也远远快于 ;;% 在这里算法采用了 ;""/# % 模型"以获得最好 的性能和快 速 的 计 算" 在 后 续 的 实 验 中 也 会 分 析 对 比三者模型的效果来进行论证 &J &)6SS隐层的选择与优化 本文针对 ;""/# % 模型"考虑了各隐层的输出 对识别效果 的 影 响" 包 括 最 后 的 全 连 接 层 以 及 倒 数 % 个卷积层 ( ".)=和 ( ".)2 如图 % 所示" 是将 ;""/# % 模 型 各 隐 层 作 为 输 出 提 取 &%% =. 等 人 的 可 视 化 方 法 ( ) ) 重 建 的 征后"使 用 T= 图像"第一张 是 原 图 像" 其 余 是 重 建 的 图 像" 按 层 数 递增排序 的动作分类 图 &)W S5 :的 6SS特征各个隐层的可视化图像 图 )本文算法框架 &)算法理论与过程分析 &J )6SS模型的选择与优化 如表 所示"考 虑 了 " 个 最 有 名 的 &%% 模 型 ( % ) ( " ) ( ) G# J% ";""/# % ";;% 它们最 具有 代表性"先 后 获 得 过? >9Q&大 赛 的 冠 亚 军 &%% 模型的优劣"取 决 于 该 模 型 对 原 图 像 数 据 集 的 拟 合 程度以及计算性能 ##可以看到"起初都是一些 浅 层 的 边 缘 特 征"随 着 层数的递增" 所 能 学 到 的 特 征 就 越 复 杂 因 为 使 用 的是图像数 据 集 上 训 练 出 的 模 型" 所 以 需 要 考 虑 隐 层输出的结 果 是 否 可 以 普 遍 地 适 用 于 视 频 数 据 集" 避免输出的隐层特征对原始 图像 数 据 集 的 拟 合 程 度 过高 因为最终的 &&& 维输出特 征是? / % 数 据集上 &&& 个分类的后验概率"而使用的视频数据 集和原始图 像 数 据 集 不 同" 所 以 要 避 免 使 用 最 后 的 全连接层作为输出 这里算法 选择 了 ( ".)2 作 为最终的输 出 隐 层" 在 后 续 的 实 验 中 也 会 分 析 对 比 来论证选择

3 计 算 机 工 程 年 月 日 特征矢量化和降维 由于 模型的隐层输出的特征通常是 %%4 维的立方体特征 不是一个矢量特征 不能直接输入 '6 模型分类训练 因此需要将特征矢量化 如图 所示 隐层输出的特征是 %%4 维的特征 输出的是立方体特征 需要将其化成矢量 图 55 特征矢量化结果 可以直接将 % 个 4 维矢量拼接形成矢量特征 但是特征维度较高 会极大影响分类的效率 并且容易使得分类结果过拟合 所以 本文使用了池化方法来进行特征矢量化 将 %%4 池化为 % %4 的矢量特征 使用了常用的 池化方法来进行特征矢量化 / 其中 是维数 取值范围是 4 特征矢量化的主要目的是 矢量化前特征被分割为 % 个局部区域 每个区域拥有 4 维矢量特征 除了 池化 常用的池化策略还有 池化 但 池化方法只是挑选了数值最大的点作为池化后特征 同时这里所做的池化并不是训练过程 没有负反馈 因此 容易丢失特征的信息 而使用 池化可以保留每个局部区域的信息 矢量化后的特征仍是整个图像的特征 因此 使用 池化作特征矢量化效果会更加好 84 模型 本文采用了 '6 模型进行分类 使得 特征在时域上有更好的表现 本文的 '6 模型如图 所示 采用了 层 '6 结构 图 本文的 84 模型 输入的 序列是降维处理后的特征 通过 层 '6 模型后输出每一帧的分类结果 模型使用的序列长度为 '6 单元是文献 讨论的 " - ) ( ( ) - ) " ( 其中 是入门 是遗忘门 " 是输出门 - 的计算方式可见式 是元胞状态 ) 是隐状态 是 时刻降维处理后的 特征 " 7 是一个仿射变换 它由可训练的参数 4 和 7 组成 其中 是 " - ) 的维度 投票方法 '6 模型输出了视频每一帧的预测动作类别 要对输出的分类 进行投票 以获得视频的动作类别 对于单个视频 投票在该视频所有帧的预测动作类别中进行 选择出现次数最多的作为视频分类结果 即取目标视频所有帧预测分类的众数 %" 其中 是视频最终的动作类别 是 '6 模型输出的每一帧的预测动作类别 即为视频的总帧数 实验结果分析 实验数据集 本文使用了 -6. 和 4 作为实验的数据集 -6. 共有 个视频 分为 个类别 其中 是训练集 是测试集 4 有 个视频 分为 个动作 包括人物交互 人体动作 人人交互 弹奏乐器和运动 训练细节和评估标准 实验使用的视频帧率为 " 以对应 '6 分类学习时的序列长度 每帧图像都降采样到 % 的大小 视频的长度不受限制 但一个视频只能表示一个动作 实验中的 '6 模型的超参数是通过交叉验证得到的 隐状态 元胞状态和隐层的维度是 权重衰减惩罚是 所有训练都使用了 / 优化算法 每次训练都对整个数据集做了 轮迭代 但实际训练过程中发现 往往 轮 轮迭代就能收敛 算法性能的评估采用了准确率 即在测试集中 分类预测准确的样本占总样本的比例 计算开销 则是每 " 的视频 即 做前向所需要的耗时 实验用的服务器 是 ) 内存为. 是 "8%

4 第 卷 第 期曹晋其 蒋兴浩 孙锬锋 基于训练图 特征的视频人体动作识别算法 算法准确率对比与分析实验 如表 所示 算法在 -6. 和 4 数据 集上与现有的一些深度学习的动作识别模型进行了 准确率对比实验 由于研究限于图像 3. 数据 因 此对比的模型也未融入动作或轨迹特征 此外 本 文算法和对比的算法也都没有对视频数据集做微调 表 与其他模型的算法准确率对比 算法 -6. 数据集 4 数据集上的准确率上的准确率 本文算法 文献 算法 文献 算法 文献 算法 文献 算法 从表 可以看出 本文算法在 -6. 的准确率达到了 在 4 的准确率达到了 都优于其他深度学习模型 其中 文献 的组合 '6 模型在 -6. 上达到了和本文算法几乎一样的准确率 但是它在 4 的准确率低于本文算法 并且其使用的 模型隐层输出有 维 高于本文算法的做 '6 学习的时候开销更大 此外 实验中还发现 当动作类别是高尔夫 骑马 骑车等动作时 准确率较高 可以达到 左右 而坐下 坐起 握手等动作准确率较低 部分动作准确率不到 这是因为本文算法仅使用了图像 3. 数据 当遇到坐下 坐起 握手等动作时 缺乏动作特征 比较难识别其内容 而 在空域上的表现较好 类似高尔夫 骑马 骑车这类的动作都有特定的物体特征 比如骑马的场景中有马 骑车的场景中有车 这些特定的物体识别准确率较高 最终导致整个动作识别准确率的提升 这也说明了训练图 特征在动作识别上是有效的 充分利用 特征可以带来识别率的提升 55 模型优化选择实验表 对 节的 类 模型做了性能对比实验 以选择最合适的 模型 实验都在 -6. 上进行 除了选用的 模型和隐层外 其他算法步骤均相同 / 和 这 个模型都选用 和 隐层进行实验 因为它们是模型的倒数第 层和第 层全连接层 不选择最后一层是因为最后一层是图像分类结果的先验概率 模型 / 层 表 类 55 模型性能对比 隐层 -6. 数据集上的准确率 前向耗时 " % 实验结果表明 模型所获得的准确率最高 使用 模型可以使得数据泛化能力更强 它拥有的全连接层少 参数少 不容易对原始图像数据及产生依赖 此外 由于其参数优化的原因 虽然 有 层 但其前向时间远小于 比 / 的处理耗时多了还不到一倍 因此本文算法选用 模型来提取训练图 特征 因为它的泛化能力强 性能更高 同时计算开销也小 维 因此 由表 知 文献 在 4 上的准确率高达 接近了本文算法的 然而该算法使用了 模型的隐层 来提取训练图 特征 由表 可知 该隐层特征在 -6. 上的表现较差 准确率仅能达到 因此 总体上本文算法远优于该算法 55 隐层优化选择实验表 的 隐层对比实验对应了 节 以选择最合适的 隐层 实验在 -6. 上进行 模型使用 除了 隐层外 其他算法步骤均相同 实验对 %% 和 层做了对比 个隐层是 最深的隐层 其中 % 最浅 最深 从实验结果可以看到 三者的准确率差异没有特别大 算法选择的 % 表现最好 比其他高出了 此外 在表 中 / 和 的 和 隐层在 -6. 上的准确率结果 也都是更浅一层的 更加高 说明 隐层越深 学到的特征越复杂 但需要考虑全连接层的带来参数过多导致过拟合的问题 未必最后一层就是最佳 本文算法选择了 的 % 隐层 其效果最佳 表 9%%" #5# 的隐层选择对准确率的影响 隐层 % % 结束语 -6. 数据集上的准确率 本文提出一种基于训练图 特征的人体动作识别算法 给出每个流程的详细分析和对比实验 从而最大限度地利用了图像 3. 数据 以对训练图 特征进行动作识别分类 实验结果证明

5 计 算 机 工 程 年 月 日 了算法的有效性 由于 特征只使用了图像 3. 数据 今后将进一步融入动作特征 从而获得更高的性能提升 参考文献 2/ - '-6 /% 3% ( #%" %" " 2"( '/"" 程海粟 李庆武 仇春春 等 基于改进密集轨迹的人体行为识别算法 & 计算机工程 6%( 6 4%6% "( & 2'-3 3/ "% -%(% " %" " 3%2"( '/ "" 8--&-/ -/33-6. / " - 6 3% %" "2"( '/"" '6:/ 8 5''36/ / " '63 8 5/63 / 3 '-/- 64 / " - /%"""" " " /% 3% (2. ( " " %" /%" %"" '""66 "" 835-'8: / ''83 - "" ( '-/343//553-'/ & " %" /%" 4" ("( / /"." %"" '""66 "" 3% %" '5: 2 &/ : ( " 3% 2"(" " %" "'/"" " 3%2"( 尹宝才 王文通 王立春 深度学习研究综述 & 北京 '/" 工业大学学报 5-/ ) 5 &( - 8 '-/36/ '83'3 '//8-3/% /%% " 3% " "/. "" % & "%" ( " /"" 6%( % 5-/ ' '3 4 /32' 2 /%(%" %" 6/-3/ / //" "" %".6 3"" ( '"8.6/ "" '3/'//6/'6'//8-3 "" 3""" '6" %" %" " 3%2"( '/ "" 编辑 刘 冰 上接第 页 32(3.'. 6.' 2 ) ( 4 5( 4% 6." '%1 ' 3%"% (.' & % /'-// /5/43 '- '3 " "%3""6 4 ( " %6" %" " 3%2"( '/"" 563' / 6 "" 6" 4% /( 2 %" " 3%2"( '/"" 866/-3'-536/ '5 ' 64% 3%"% ( 2 %" " '% 5- ) 5( :/ &# -( " "" 1 4% 3% ( 2 %" " 3%2"( '/ "" / -' 3 '323' " 4% '( 3%"% '%" %".%" '% ".' 2"( '/ "" 编辑 刘 冰

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