深度学习驱动的多模态人类动作识别：TPAMI 2022 年综述

本文《TPAMI 2022 不同数据模态的人类动作识别综述》是一篇针对计算机视觉领域的重要研究文章，重点关注人类动作识别（HAR）技术的发展与应用。HAR的目标是解析人类行为并为其分配恰当的标签，它在诸多领域如智能家居、健康监测、安全监控等有着广泛的应用，因此引起了学术界的广泛关注。 人类动作可以通过多种数据模态进行表示，包括RGB图像、骨骼信息、深度图、红外数据、点云、事件流、音频、加速度计、雷达信号以及Wi-Fi信号等。每种模态都能捕捉到独特且有价值的信息，适用于不同的应用场景。例如，RGB图像提供了丰富的颜色和纹理信息，而骨骼信息则反映了人体运动的结构特征。 该研究对近年来基于深度学习的人类动作识别方法进行了全面的综述，区分了单模态和多模态方法。在单模态方面，作者考察了如何利用单一数据源，如图像处理技术结合卷积神经网络(CNNs)进行动作识别，以及如何优化特征提取和分类模型以提高识别精度。另一方面，对于多模态方法，文章探讨了如何融合不同数据来源的优势，如通过深度学习架构如注意力机制、多任务学习或跨模态特征融合来增强模型性能。 作者们分析了各种策略，包括但不限于模态选择、模态融合方法、数据预处理技术以及深度学习模型的设计，如3D CNNs用于处理视频中的动作序列，或者利用Transformer架构来捕获时间序列数据中的依赖关系。此外，他们还讨论了挑战和未来的研究方向，如如何处理模态间的不一致性、如何适应不同的环境条件，以及如何进一步提升在复杂场景下的鲁棒性和准确性。 《TPAMI 2022 不同数据模态的人类动作识别综述》是一篇深入研究了深度学习在人类动作识别中所扮演关键角色的文章，旨在为研究者和开发者提供一个全面的视角，帮助他们理解如何有效利用不同数据模态以提升人类动作识别系统的性能。