视频行为识别：传统方法与深度学习挑战

视频行为识别是计算机视觉领域中的重要研究方向，它涉及对视频中人物行为的识别、分析和检测。本文将以CVPR组织的ActivityNet为例，介绍五个主要任务：未修剪视频分类、修剪视频识别、时序行为提名、时序行为定位以及密集行为描述。 1. **未修剪视频分类 (Task1)**：这个任务要求对包含多个动作的长视频进行全局分析，不同于图像分类，视频分类更复杂，因为需要理解和捕捉动作间的关联性，而非单一的类别标签。目标是通过对视频内容的整体理解，进行软分类。 2. **修剪视频识别 (Task2)**：针对已剪辑的单一动作视频，任务目标是精确地对其进行分类，这涉及到对视频结构的精确把握和动作识别能力。 3. **时序行为提名 (Task3)**：类似于目标检测中的候选框提取，任务要求从长视频中挑选出可能包含动作的片段，这对于捕捉视频动态信息至关重要。 4. **时序行为定位 (Task4)**：此任务不仅需要识别动作存在，还需对动作发生的具体位置进行定位，并分类，对于视频中目标的时空追踪能力有高要求。 5. **密集行为描述 (Task5)**：这是对视频行为识别的进一步扩展，要求对未修剪视频进行时序定位，将视频划分为多个行为段，然后对每个行为段进行详细的描述，这涉及到了高级的语言理解和生成。 在深度学习方法出现前，传统的行为识别技术如iDT（Improved Dense Trajectory）算法表现出色。iDT利用光流场来捕捉运动轨迹，结合HOF（Histogram of Optical Flow）、HOG（Histogram of Oriented Gradients）、MBH（ Motion Boundary Histogram）和轨迹特征，通过Fisher Vector编码和SVM分类器进行行为特征提取和分类。其关键步骤包括密集采样特征点、特征轨迹跟踪和基于轨迹的特征提取，通过移除摄像机运动影响来增强特征的鲁棒性。 然而，视频行为识别面临诸多挑战，如时序维度处理、视频长度不一致性、多尺度、多目标、摄像机移动等问题，这些都限制了技术的实际应用。随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的引入，如3D CNN、LSTM等模型被广泛应用，极大地提升了行为识别的性能和精度，使得这一领域持续取得进展。未来的研究将继续探索如何更好地处理这些复杂性，以实现更准确、实时的行为识别和理解。