深度学习助推人体动作识别技术的研究与应用

当前，人体动作识别技术作为人工智能及计算机视觉领域的重要研究方向备受关注，已成功应用于多个领域，如人机交互、视频监控、体育训练和康复医疗等。近年来，深度学习的兴起为人体动作识别领域带来了新的机遇和挑战，研究人员纷纷将深度学习技术应用到人体动作识别中，取得了显著的进展。 其中，混合CNN-HMM的人体动作识别方法备受瞩目。通过综合卷积神经网络（CNN）和隐马尔可夫模型（HMM）两种不同的模型，该方法能够更精确地识别人体动作。以文献[7]为例，提出了一种新的跌倒识别方法，通过OpenPose深度卷积网络获取人体倾斜姿态动态特征，结合支持向量机进行跌倒行为的分类，同时利用人体下降姿态的动态特征阈值来排除混淆性较大的非跌倒行为，取得了较高的准确率。这一方法的提出为人体动作识别技术的进步提供了新的思路和方法。 另外，文献[8]针对人体动作识别精度不高的问题进行了研究，通过预处理人体关节数据来克服光照影响，同时针对动作特征描述问题对人体动作数据进行了针对性编码处理，从而提高了识别的精确度。而文献[9]则结合离散余弦变换和主成分分析法，利用支持向量机对不同类型的人体小样本动作数据进行识别，通过优化算法达到了较好的识别效果。 除了传统的深度学习技术，混合CNN-HMM方法在人体动作识别中也显示出了巨大的潜力。该方法结合了CNN对静态特征的提取和HMM对动态特征的建模，能够更好地捕捉人体动作的细微变化和规律，进而提高了识别的准确性和稳定性。这种融合思想的不断探索和实践，为人体动作识别技术的发展带来了更多的可能性和发展空间。 总体而言，混合CNN-HMM的人体动作识别方法在当前的人工智能领域中具有重要的意义和价值，不仅丰富了人体动作识别技术的研究方法和建模算法，还提升了人体动作识别的精确度和实用性。随着技术的不断进步和创新，相信混合CNN-HMM方法将会在未来的人体动作识别领域中发挥更加重要和积极的作用，为实现更智能、更便捷的人机交互和智能监控等领域带来更多的可能性和机遇。