迁移学习赋能视觉人类活动识别:十年深度探索
"迁移学习在基于视觉的人类活动识别中的应用:十年分析" 本文是对过去十年间,迁移学习如何增强基于视觉的人类活动识别(Human Activity Recognition, HAR)的全面分析。作者指出,传统的机器学习算法通常依赖于同源数据,即训练、验证和测试数据共享相同的特征空间和数据分布。然而,在实际应用中,尤其是在数据难以获取或数据量有限的情况下,这种假设往往不成立。迁移学习正是为了解决这些问题,它通过利用预训练模型的知识来改善新任务的学习效率,减少对大量标注数据的依赖,同时提升模型在测试数据上的预测准确性。 在活动识别领域,迁移学习的应用广泛,包括图像和视频分类、无线定位、目标检测与跟踪、情感分析和文本分类等。人体活动识别对于理解和模拟人类行为至关重要,特别是在人机交互、人际交流和智能环境监控中。随着深度学习算法的发展和硬件性能的提升,自动识别人类活动成为可能,为建设智能社会提供了技术支持。 文章回顾了2011年至2021年间约350篇相关研究,挑选出约150篇关键文章进行深入讨论。这些文章涵盖了多个层面,如不同活动级别的识别、采用的分类技术、评估性能的指标、面临的挑战以及未来的研究方向。调查结果显示,每年关于该主题的研究出版物增长率约为15%,显示出这个领域的快速发展和持续兴趣。 在这十年的研究中,迁移学习被用于改进视觉传感器数据的处理,例如使用卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs)等深度学习模型,以提取和理解复杂的视觉特征。此外,研究人员还探索了迁移学习的不同策略,如微调、特征提取和多任务学习,以适应不同的HAR任务需求。 尽管迁移学习带来了显著的进步,但依然存在挑战,如领域适应、泛化能力、数据不平衡以及实时性等问题。未来的趋势可能集中在解决这些挑战,发展更加高效和鲁棒的迁移学习方法,以实现更精确、更快速且更节能的HAR系统。此外,结合其他先进技术,如强化学习和自监督学习,可能会进一步推动HAR系统的性能边界。 这篇综述文章为理解迁移学习在视觉HAR中的作用提供了全面的视角,对于研究者和从业者来说,是一个宝贵的资源,有助于指导未来的研究方向和技术开发。
剩余14页未读,继续阅读
- 粉丝: 5
- 资源: 2万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 新型矿用本安直流稳压电源设计:双重保护电路
- 煤矿掘进工作面安全因素研究:结构方程模型
- 利用同位素位移探测原子内部新型力
- 钻锚机钻臂动力学仿真分析与优化
- 钻孔成像技术在巷道松动圈检测与支护设计中的应用
- 极化与非极化ep碰撞中J/ψ的Sivers与cos2φ效应:理论分析与COMPASS验证
- 新疆矿区1200m深孔钻探关键技术与实践
- 建筑行业事故预防:综合动态事故致因理论的应用
- 北斗卫星监测系统在电网塔形实时监控中的应用
- 煤层气羽状水平井数值模拟:交替隐式算法的应用
- 开放字符串T对偶与双空间坐标变换
- 煤矿瓦斯抽采半径测定新方法——瓦斯储量法
- 大倾角大采高工作面设备稳定与安全控制关键技术
- 超标违规背景下的热波动影响分析
- 中国煤矿选煤设计进展与挑战:历史、现状与未来发展
- 反演技术与RBF神经网络在移动机器人控制中的应用