基于CNN与HMM的人体行为识别：深度学习与时序模型的应用

该篇论文深入探讨了"基于CNN特征与HMM时序建模的人体行为识别研究"。作者王冬雪和张磊来自哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，他们针对日益增长的视频数据量和多样化的应用场景，如异常监控、医疗诊断和视频检索，提出了一个新颖的人体行为识别方法。传统的图像识别技术虽然已经相对成熟，但视频数据作为连续的图像序列，其时间序列特性对于提高识别精度至关重要。 论文的核心贡献在于利用卷积神经网络(CNN)进行视频特征的高效提取，这是当前图像处理领域最热门的技术之一，CNN在特征学习上表现出色，相对于传统人工特征提取方法具有显著优势。通过将CNN提取的图像特征序列与隐马尔可夫模型(HMM)相结合，论文创新性地将HMM的参数作为整个视频的特征表示，这种方法充分利用了视频的时间顺序信息，有助于提升行为识别的准确性。 作者在公共人体行为数据库上进行了实验验证，结果显示，他们的方法在人体行为识别任务上达到了较高的识别率，证明了这种方法的有效性和实用性。论文的研究领域属于TP391.4类别，即计算机视觉和模式识别中的行为识别技术。 总结来说，这篇论文结合了深度学习中的CNN模型和统计建模中的HMM，提出了一种高效的人体行为识别策略，旨在解决大规模视频数据处理中的挑战，并在实际应用中展示了良好的性能。这对于推动智能视频分析技术的发展，特别是在异常检测和行为理解方面，具有重要的理论和实践价值。