【摘要】：本文主要概述了基于深度学习的视频中人体动作识别领域的最新进展。人体动作识别在计算机视觉领域是一项极具挑战性的任务，有着广泛的应用，包括视频信息检索、日常生活安全、公共视频监控以及人机交互等多个领域。文章首先介绍了动作识别的研究背景、意义及其面临的难点。接着，从模型输入信号的类型和数量、是否结合传统特征提取方法、模型预训练三个维度详细总结了基于深度学习的动作识别方法，并比较分析了它们在UCF101和HMDB51这两个数据集上的识别效果。作者从视频预处理、视频中人体运动信息表征、模型学习训练三个方面探讨了未来动作识别可能的发展方向。
【关键词】：动作识别；综述；卷积神经网络；深度学习
【内容解析】：
1. **动作识别的研究背景与意义**：动作识别是计算机视觉中的重要课题，对于理解视频内容、提供智能监控和安全保障、改善人机交互体验等方面具有深远影响。随着深度学习的发展，这一领域的研究取得了显著进步，提高了识别准确性和实时性。
2. **深度学习模型的输入类型与数量**：在深度学习模型中，输入可以是单帧图像、连续帧序列、光流图等。不同的输入类型能够捕获不同层面的动作信息，如静态姿态、动态变化或运动流。模型输入的数量也影响识别效果，多模态输入可以提高识别的鲁棒性。
3. **传统特征提取与深度学习的结合**：传统特征如SIFT、HOG等在早期动作识别中发挥了重要作用，而深度学习模型能自动学习特征，减少了人工设计的必要。部分研究尝试将两者结合，利用深度学习的泛化能力和传统特征的特定领域知识，以提升性能。
4. **模型预训练**：预训练通常在大规模数据集上进行，如ImageNet，然后迁移学习到动作识别任务中。预训练可以帮助模型初始化权重，加速收敛并提升识别精度。
5. **UCF101和HMDB51数据集**：这两个数据集是评估动作识别模型性能的标准，包含各种复杂动作和环境条件，对模型的泛化能力提出挑战。
6. **未来发展方向**：未来的动作识别研究可能关注视频预处理技术的优化，例如更好地处理遮挡、光照变化等问题；探索更有效的运动信息表征，如时空注意力机制；以及发展更适应复杂场景的模型学习训练策略，如自我监督学习和元学习。
这篇综述提供了深度学习在视频人体动作识别领域的全面视图，揭示了当前的研究趋势和挑战，为该领域的进一步研究提供了指导。
