本文盘点所有CVPR 2020 动作识别（Action Recognition ）相关论文，该方向也常被称为视频分类（Video Classification ）。从后面的名字可以看出该任务就是对含人体动作的视频进行分类。
通常情况下，我们通过观看来知道别人的动作。从视觉数据中自动进行动作识别的过程已成为计算机视觉界众多研究的主题。但是如果太暗，或者人被遮挡或在墙壁后面怎么办？
北京冬奥会即将开幕，全民健身如火如荼。2020年夏季奥运会有46项体育项目，2022年冬奥会有15项体育项目，丰富的项目涉及的姿势标准也各有区别。运动员如何科学地进行体育锻炼、准确矫正健身动作？教练员如何借助技术提供更智能化的训练和战术分析？体育视频行业如何高效定位精彩片段，分享更多精彩运动瞬间？“AI+体育”正在交出答卷。
动作识别已成为研究界的主要关注领域，因为许多应用程序都可以从改进的建模中受益，例如视频检索、视频字幕、视频问答等。基于 Transformer 的方法最近展示了最先进的技术 在多个基准测试中的表现。 虽然与 ConvNet 相比，Transformer 模型需要数据来学习更好的视觉先验，但动作识别数据集的规模相对较小。 大型 Transformer 模型通常首先在图像数据集上进行训练，然后在目标动作识别数据集上进行微调。
工厂人员作业行为动作识别检测算法通过SVM+R-CNN深度学习算法框架模型，工厂人员作业行为动作识别检测算法实时识别并分析现场人员操作动作行为是否符合SOP安全规范流程作业标准，如果不符合则立即抓拍告警提醒。人员作业行为动作识别检测算法首先基于R-CNN进行人体检测，之后并对其进行追踪，并以相同的帧率生成MHI。之后，将所有边界框映射到由相同RGB图像序列生成的相应MHI，并在边界框中提取每个子MHI的HOG特征，最后使用SVM进行分类。
机器之心发布 作者：张皓 本文将介绍视频理解中的三大基础领域:动作识别(Action Recognition)、时序动作定位(Temporal Action Localization)和视频 Embedding。 1.视频理解背景 根据中国互联网络信息中心（CNNIC）第 47 次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2020 年 12 月，中国网民规模达到 9.89 亿人，其中网络视频（含短视频）用户规模达到 9.27 亿人，占网民整体的 93.7%，短视频用户规模为 8.73 亿人，占网民整体的 88
AI 科技评论按：第 32 届 AAAI 大会（AAAI 2018）日前在美国新奥尔良进行，于当地时间 2 月 2 日至 7 日为人工智能研究者们带来一场精彩的学术盛宴。AAAI 2018 今年共收到论文投稿 3808 篇，接收论文 938 篇，接收率约为 24.6 %。
近年来，由于视频理解成为实现 VR/AR 以及视频共享社交网络服务等实际应用的关键组件，学术界对该领域的研究越来越感兴趣。每天有数百万个视频上传到 TikTok、抖音和西瓜视频进行处理。但是，视频流的爆炸式增长对执行视频理解所需的高准确率和低计算成本提出了挑战。 作为视频理解的一个基本问题，动作识别在内容审核和推荐等视频相关的应用中被提出了越来越高的要求。随着 VR 等技术的飞速发展，与时序相关的动作识别也成为了近年来的研究热点。 时空性、特征和运动模式是视频动作识别任务的重要组成部分。目前，学界主流方法
百度工程师用 PaddlePaddle 训练出一套模型，能够对吸烟人群进行识别和适当提示。当摄像头捕捉到正在吸烟的同学，就会投射到大屏幕上。图为李彦宏和某个员工的对话，对话员工的头像正是周围某个吸烟员工的「吸烟照」，而且其面部用表情包替换了。
我们提出了一种few-shot动作识别框架STRM，它在学习高阶时间表示的同时，增强了特定类特征的区分能力。我们的方法的重点是一个新的时空增强模块，它将空间和时间上下文与专用的局部帧级别和全局帧级别特征丰富子模块聚合在一起。局部帧级别的扩展捕获基于外观的动作特征。另一方面，全局帧级扩展明确编码了广泛的时间上下文，从而捕获了随时间推移的相关对象特征。然后，利用得到的时空丰富表示来学习查询和支持动作子序列之间的关系匹配。我们进一步在帧级丰富的特征上引入query类相似性分类器，通过在所提出的框架中的不同阶段加强特征学习来增强特定类特征的可区分性。在四个不同的少样本动作识别数据基准上进行了实验：Kinetics、SSv2、HMDB51和UCF101，我们所提的方法达到最佳水平。
本文分享论文『Higher Order Recurrent Space-Time Transformer for Video Action Prediction』，由 NVIDIA 开源《HORST》，用Transformer解决 Early Recognition 和 Anticipation 任务，惊叹又一任务被Transformer攻陷！
动作识别的主要目标是判断一段视频中人的行为的类别，所以也可以叫做 Human Action Recognition。
原标题 | New Datasets for Action Recognition
选自Google Research 机器之心编译 参与：路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据，今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA，希望能够帮助开发人类动作识别系统。 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破，但是识别视频中的人类动作仍然是一个巨大挑战。原因在于动作本质上没有物体那么明
本文分享论文『ActionCLIP: A New Paradigm for Video Action Recognition』，假设视频动作识别不是分类问题，而是检索问题？并基于 CLIP，浙大提出 ActionCLIP，用检索的思想做视频动作识别！性能 SOTA！代码已开源！
作者： Chunhui Gu & David Ross 编译：魏子敏，龙牧雪，谭婧 就在昨天，谷歌blog发布了一个堪比“视频版”ImageNet的数据集-AVA（A Finely Labeled Video Dataset for Human Action Understanding ），为视频动作识别这一图像识别中的重大课题提供了新的“原材料”。这个崭新的数据集填补了在复杂的场景下，多人执行不同操作的标注空白。 以下为google blog原文，大数据文摘对其进行了编译： 在计算机视觉领域，教会机器在视
ICCV2021 “多模态视频分析与推理比赛”开放注册。此次比赛提供四项分任务竞赛：
本文介绍的是CVPR2020 满分论文《FineGym: A Hierarchical Video Dataset for Fine-grained Action Understanding》，作者为香港中文大学博士邵典。
选自arXiv 作者：Chao Li等 机器之心编译 参与：Panda 动作识别和检测正得到计算机视觉领域越来越多的关注。近日，海康威视在 arXiv 发布了在这方面的一项实现了新的最佳表现的研究成果，该论文也是 IJCAI 2018 Oral 论文。 动作识别和检测等对人类行为的分析是计算机视觉领域一个基础而又困难的任务，也有很广泛的应用范围，比如智能监控系统、人机交互、游戏控制和机器人。铰接式的人体姿态（也被称为骨架（skeleton））能为描述人体动作提供非常好的表征。一方面，骨架数据在背景噪声中具有
引言：随着计算机视觉领域中视频动作识别技术的发展，体育动作识别研究在统计运动动作特点、运动学研究、体育教学展示等方面的应用越来越广泛。对于各种球类比赛，依据比赛类型, 可以将它们的结构特征分为时间和比分两种类型。时间类型的体育项目如篮球、足球和橄榄球等，在比赛过程中没有属于某一方球员专门的区域，双方球员在位置上处于混合交错状态，在一定时间间隔内通过团队合作来取得比赛的胜利。比分类型的项目包括网球、羽毛球、乒乓球等，比赛时双方球员始终在属于自己的区域内运动，和对手在位置上处于对峙状态，这种类型通常是球员经过自身水平的发挥来赢取比赛。观看该类比赛时，观众往往会关注球员的动作特点。
最近，各大视频平台实时更新着冬奥赛场上的精彩瞬间集锦，谷爱凌、武大靖、苏翊鸣等运动健儿们勇闯佳绩，可喜可贺！在为中国体育的强大实力感动、欣喜的同时，我们也关注到了体育竞技背后的一些AI产业应用，比如通过动作识别技术辅助运动员日常训练和比赛打分，利用智能分类与自动化剪辑等AI技术大幅降低体育视频内容处理的人力和时间成本等。
最近，来自加州大学伯克利分校和挪威奥斯陆大学的Anat Perry 、Jamie Lubell 等学者在Brain杂志上发表了一项研究，表明即使是单侧损伤前额叶皮层，无论是否涉及到镜像神经元的关键区域额下回（IFG），都会导致情绪识别能力的降低，而对动作识别能力的影响只体现在反应时延长，并且情绪识别能力与β节律抑制成显著负相关。 实验分别选用了17位单侧脑损伤被试和18位年龄匹配的健康对照组被试。为了进一步验证镜像神经元核心区域IFG的在动作和情绪识别中的作用，将这17位脑损伤被试分为IFG损伤的被试（n=
本文分享论文『Prompting Visual-Language Models for Efficient Video Understanding』，用 CLIP 做多个视频任务！上交&牛津提出基于 Prompt 将CLIP 拓展到多个视频任务，在 open-set 场景中效果极佳！
本发明公开了一种基于深度学习的多维度多任务学习评价系统,包括第一瞌睡疲倦识别模块,通过张开闭合眼睛动作识别,以及眼动轨迹识别;张开闭合动作识别用于识别用户疲倦瞌睡状态,以及结合眼动轨迹判断用户的注意力;结合头部姿态识别用户判断用户的看书学习姿势正确和错误,结合眼睛的动作判断用户的疲倦瞌睡状态等。本发明具有人脸识别功能、瞌睡疲倦识别功能、学习情绪评价功能、自动阅卷评分模块、近视识别功能等,能对学习进修多维度评价等。
文章于2023年发表于CVPR会议上的一篇论文。该会议是计算机视觉任务中的TOP会议。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.09424 开源地址：暂未开源（重点是Idea）
人体姿态分析/行为分析/动作识别AI算法，是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法。通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术，可以实现对人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。
几天不见，Crossin 又去做什么游戏去了呢？这次我做的不是游戏，而是游戏机！而且是体感游戏机。
动作识别是基于计算机视觉识别的技术，可以实时对检测区域内人员动作进行识别。作为深兰科技计算机视觉技术的核心产品之一，搭载自动驾驶功能的“熊猫智能公交车”已获得广州、上海、武汉、长沙、深圳等多地的自动驾驶测试牌照，并且在武汉取得了全球首个自动驾驶客车的商用牌照。而其行人行为预测和车内异常行为识别（摔倒、偷窃等）两大功能，便是动作识别最直接的体现。此外，深兰的智慧工地管理平台——“工地大脑”、智能社区管理系统，以及明厨亮灶系统等，都一定程度使用到了动作识别技术。
来源：专知本文约1680字，建议阅读6分钟如何结合深度学习和视觉数据任务特点发展视觉弱监督学习模型方法,成为近年来计算机视觉领域的一个研究热点。 视觉理解，如物体检测、语义和实例分割以及动作识别等，在人机交互和自动驾驶等领域中有着广泛的应用并发挥着至关重要的作用。近年来，基于全监督学习的深度视觉理解网络取得了显著的性能提升。然而，物体检测、语义和实例分割以及视频动作识别等任务的数据标注往往需要耗费大量的人力和时间成本，已成为限制其广泛应用的一个关键因素。弱监督学习作为一种降低数据标注成本的有效方式，有望对
AI 科技评论按：本文为上海交通大学林天威为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。 在视频行为识别（action recognition）方向，目前最常见的网络框架有两类，一类是直接将视频作为输入的3D卷积网络，另一类即是将图像以及光流（optical flow）分别作为输入的two-stream网络。目前two-stream类的方法在效果上还是明显要优于3D卷积类的方法，本文主要讨论two-stream类方法中光流的应用。 虽然光流在two-stream类的方法里被广泛应用并且具有很好的效果，
微软在计算机视觉研究领域一直非常活跃，尤其是国内的微软亚洲研究院诞生了诸如残差网络（ResNet）、Faster RCNN、高分辨率网络（HRNet）等影响巨大的算法。
提到Kinect想必大家都不会陌生，他是XBOX中的一个外围配件。通过Kinect进行动作捕捉，人们可以畅玩大量的体感游戏。当然Kinect的用途远不仅与此，除了早前有国外朋友使用Kinect做出会走路的垃圾桶之外，微软官方近日放出了一段使用Kinect进行手语识别的demo。这将有助于存在语言障碍的朋友进行人机交互。值得一提的是，这个项目是由中科院以及微软亚洲研究院共同发起的。
本文是对我们 CVPR 2021 接收的工作 "ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition" 的介绍。主要针对强时序依赖行为识别这个场景，设计了一组卷积模块。
基于骨骼点的动作识别 (Skeleton-based Action Recognition) 旨在从一系列时间连续的人体骨骼点中识别正在执行的动作。相较于 RGB 帧或光流，人体骨骼这一模态与人体动作天然更密切，且更加紧凑。
系统结合人脸及人体关键点识别，人像分割，目标检测，图像风格迁移，以及自己设计实现的熊猫分割PandaSeg，动作识别PoseRecognition等算法，依托Django框架搭建的Web应用，在服务器端使用 tensorflow、pytorch等深度学习框架搭建的智能图像处理模块处理前端通过单目相机捕获的图片并实时返回处理结果，目前可以实现实时视频挂件，人脸表情包生成，人像与熊猫照片创意融合，多动作互动拍照，分区风格化等功能。
人的骨架是什么？相信没有谁比我们自己更了解我们身体的构造了。通俗地说，人骨架框架包括六个部分——头部、左手、右手、躯干、左脚和右脚。
【导读】如何对时间序列进行时空建模及特征抽取，是RGB视频预测分类，动作识别，姿态估计等相关领域的研究热点。清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的E3D-LSTM网络，用3D卷积代替2D卷积作为LSTM网络的基础计算操作，并加入自注意力机制，使网络能同时兼顾长时和短时信息依赖以及局部时空特征抽取。这为视频预测、动作分类等相关问题提供了新思路，是一项非常具有启发性的工作。
PoseC3D 是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含 FineGYM, NTURGB+D, Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了 SOTA。
视频理解是近几年非常流行的研究方向，因为视频是最接近于人眼的真实输入，分析时间序列上的图像变化有助于我们开发更强的计算机视觉。而在视频理解领域，最具代表性的研究方向就是动作识别。区别于以往的大部分图像任务，动作识别的主体是动作，而不是物体，比如唱，跳，rap，篮球。
本文提出了一种用于视频动作识别的Temporal Segment Networks (TSN) 架构，该架构能够捕捉长时间视频中的动作信息。TSN 架构将视频分割成多个时间片段，在每个时间片段内进行特征提取和表示，然后使用一种段间共识函数将来自不同时间片段的表示结合起来，以获得整个视频的表示。实验表明，TSN 架构在视频动作识别任务上比其他现有方法具有更好的性能，同时减少了计算量。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】有大佬最近在成人影片中做姿态识别的任务，发帖表示训练集不够用。立刻得到热心网友响应：我赞助140TB数据！ 兄弟们又来学技术啦！ 今天讲的是人体动作识别（Human Action Recognition），也就是通过模型识别出图片、视频中的人体动作姿势。 最近Reddit的一个网友突发奇想，如果把模型用在成人内容领域，那一定可以大大增加色情视频的鉴别和搜索的准确度。 据作者称，他建立的深度学习模型以图像RGB、骨架（Skeleton）和音频作为输
近年来，计算机视觉领域突飞猛进，在人脸识别、图像理解、搜索、无人机、地图、半自动和自动驾驶方面得到广泛应用。而这些应用的核心部分是视觉识别任务，如图像分类、目标检测和图像相似度。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】有大佬最近在成人影片中做姿态识别的任务，发帖表示训练集不够用。立刻得到热心网友响应：我赞助140TB数据！ 兄弟们又来学技术啦！ 今天讲的是人体动作识别（Human Action Recognition），也就是通过模型识别出图片、视频中的人体动作姿势。 最近Reddit的一个网友突发奇想，如果把模型用在成人内容领域，那一定可以大大增加色情视频的鉴别和搜索的准确度。 据作者称，他建立的深度学习模型以图像RGB、骨架（S
PoseC3D是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含 FineGYM, NTURGB+D, Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了SOTA。不同于传统的基于人体 3 维骨架的GCN方法，PoseC3D 仅使用 2 维人体骨架热图堆叠作为输入，就能达到更好的识别效果。
论文名称：Predictions of 2019-nCoV Transmission Ending via Comprehensive Methods
在快递行业发达的今天，有数不胜数的货运公司、快递公司，这些公司都有自己的运输车辆，请师傅开车送货。
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