RGB-D行为识别研究进展及展望

• 作者: 王熊辉 胡建芳 赖剑煌 郑伟诗
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: RGB-D 行为识别 骨架点 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 829-840
• 页数: 12页
• 字数: 9074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c180436

摘要

行为识别是计算机视觉领域很重要的一个研究问题,其在安全监控、机器人设计、无人驾驶和智能家庭设计等方面都有着非常重要的应用.基于传统RGB视频的行为识别方法由于容易受背景、光照等行为无关因素的影响,导致识别精度不高.廉价RGB-D摄像头出现之后,人们开始从一个新的途径解决行为识别问题.基于RGB-D摄像头的行为识别通过聚合RGB、深度和骨架三种模态的行为数据,可以融合不同模态的行为信息,从而可以克服传统RGB视频行为识别的缺陷,也因此成为近几年的一个研究热点.本文系统地综述了RGB-D行为识别领域的研究进展和展望.首先,对近年来RGB-D行为识别领域中常用的公共数据集进行简要的介绍;同时也系统地介绍了多模态RGB-D行为识别研究领域的典型模型和最新进展,其中包括卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)和循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)等深度学习技术在RGB-D行为识别的应用;最后,在三个公共RGB-D行为数据库上对现有方法的优缺点进行了比较和分析,并对未来的相关研究进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡建芳	中山大学数据科学与计算机学院	1	1	1.0	1.0
10	王熊辉	中山大学电子信息与工程学院	1	1	1.0	1.0
11	郑伟诗	中山大学数据科学与计算机学院	7	18	3.0	4.0