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 。
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）。
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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。
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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：
- 公式：
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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：
- 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。
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模型选择：
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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。
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：
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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：
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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。
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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。
