Move AI技术浅析（五）：动作识别与分类

一、动作识别与分类模块概述

动作识别与分类 的主要任务是从提取到的运动特征中，识别出具体的动作类型，并对动作进行分类。该模块包括 动作识别 和 动作分类 。

• 动作识别：从运动特征中识别出具体的动作类型，如走路、跑步、跳跃等。
• 动作分类：对识别出的动作进行更细致的分类，如区分不同的舞蹈动作或不同的运动项目。

二、动作识别详解

2.1 动作识别步骤详解

2.1.1 特征提取

动作识别的第一步是从视频帧中提取出有意义的运动特征。特征提取包括关键点检测和特征表示两个步骤。

• 关键点检测：检测视频帧中的关键点（如人体关节、手部关键点、面部关键点等）。

  • 方法：OpenPose, MediaPipe, AlphaPose 等。
  • 关键技术：卷积神经网络（CNN）、热图（Heatmap）、部分亲和场（Part Affinity Fields, PAFs）。

• 特征表示：将检测到的关键点表示为适合后续处理的格式。

  • 方法：坐标表示、热图表示、特征向量表示。
  • 关键技术：坐标归一化、时间序列特征提取。

2.1.2 特征预处理

为了提高动作识别的准确性，需要对提取到的特征进行预处理。

• 归一化处理：对关键点的坐标进行归一化处理，如相对于图像大小或人体尺寸进行归一化。

  • 公式：

    

• 时间序列数据生成：将关键点的坐标数据表示为时间序列数据。

  • 公式：

    

• 数据增强：对时间序列数据进行数据增强，如旋转、平移、缩放等，以增加数据的多样性。

2.1.3 特征选择

从预处理后的特征中选择最具判别力的特征，以提高分类精度。

• 方法：
  • 主成分分析（PCA）：用于降维和特征选择。
  • 线性判别分析（LDA）：用于特征选择。
  • 递归特征消除（RFE）：用于特征选择。

2.1.4 分类模型训练

使用标注数据训练分类模型。

• 模型选择：

  • 支持向量机（SVM）：
    • 优点：分类精度高。
    • 缺点：对大规模数据处理能力有限。
  • 随机森林（Random Forest）：
    • 优点：对噪声不敏感。
    • 缺点：模型复杂度高。
  • 卷积神经网络（CNN）：
    • 优点：可以自动提取特征，分类精度高。
    • 缺点：需要大量的计算资源和训练时间。
  • 递归神经网络（RNN）：
    • 优点：可以处理时间序列数据。
    • 缺点：训练时间长，容易出现梯度消失问题。
  • 时空图卷积网络（ST-GCN）：
    • 优点：可以有效地建模人体关节之间的关系和动作的时间动态特性。
    • 缺点：模型复杂度高。

• 训练过程：

  • 数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
  • 超参数调优：调整模型超参数，如学习率、批量大小、迭代次数等。
  • 模型评估：使用验证集评估模型性能，选择最佳模型。

2.1.5 分类预测

使用训练好的模型对新的数据进行分类预测。

• 方法：
  • 单标签分类：每个样本属于一个类别。
  • 多标签分类：每个样本属于多个类别。

2.2 动作识别模型详解

2.2.1 支持向量机（SVM）

SVM 是一种经典的分类模型，可以用于动作识别。

• 过程模型：

  

• 公式：

  

2.2.2 递归神经网络（RNN）

RNN 是一种专门用于处理序列数据的神经网络，可以用于动作识别。

• 过程模型：

  

• 公式：

  

2.2.3 卷积神经网络（CNN）+ RNN

结合 CNN 和 RNN 的方法可以同时提取空间和时间特征。

• 过程模型：

  

2.2.4 时空图卷积网络（ST-GCN）

ST-GCN 结合了 GCN 和 TCN，可以有效地建模人体关节之间的关系和动作的时间动态特性。

• 过程模型：

  

三、动作分类详解

3.1 动作分类步骤详解

3.1.1 动作识别

首先，需要使用动作识别方法识别出具体的动作类型。

3.1.2 动作分类方法

动作分类方法可以分为以下几类：

1.多类别分类：

• 方法：将动作识别为多个类别中的一个。
• 模型：SVM, Random Forest, CNN, RNN, ST-GCN 等。

2.多标签分类：

• 方法：将动作识别为多个类别的组合。
• 模型：多标签 SVM, 多标签 CNN 等。

3.层次分类：

• 方法：将动作按照层次结构进行分类。
• 模型：层次 SVM, 层次 CNN 等。

3.2 动作分类模型详解

3.2.1 多类别分类模型

多类别分类模型可以使用以下方法：

• 一对一（One-vs-One）：

  • 方法：为每一对类别训练一个分类器。
  • 优点：实现简单。
  • 缺点：计算复杂度高。

• 一对多（One-vs-All）：

  • 方法：为每个类别训练一个分类器。
  • 优点：实现简单。
  • 缺点：可能存在类别不平衡问题。

3.2.2 多标签分类模型

多标签分类模型可以使用以下方法：

• Binary Relevance：

  • 方法：为每个标签训练一个二分类器。
  • 优点：实现简单。
  • 缺点：忽略了标签之间的相关性。

• Classifier Chains：

  • 方法：将标签链式连接起来，训练一系列分类器。
  • 优点：考虑了标签之间的相关性。
  • 缺点：模型复杂度高。

3.2.3 层次分类模型

层次分类模型可以使用以下方法：

• 层次 SVM：

  • 方法：构建层次结构，为每个层次训练一个 SVM 分类器。
  • 优点：可以处理层次结构。
  • 缺点：模型复杂度高。

• 层次 CNN：

  • 方法：构建层次结构的 CNN 模型。
  • 优点：可以自动提取层次特征。
  • 缺点：需要大量的计算资源和训练时间。

四、关键技术

4.1 动作识别关键技术

• 支持向量机（SVM）：用于分类。
• 递归神经网络（RNN）：用于处理时间序列数据。
• 卷积神经网络（CNN）：用于提取空间特征。
• 时空图卷积网络（ST-GCN）：用于提取时空特征。

4.2 动作分类关键技术

• 多类别分类方法：一对一、一对多。
• 多标签分类方法：Binary Relevance, Classifier Chains。
• 层次分类方法：层次 SVM, 层次 CNN。