中国人工智能学会通讯——基于视频的行为识别技术 1.2 为什么要行为识别

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中国人工智能学会通讯——基于视频的行为识别技术 1.2 为什么要行为识别

行者武松 2017-09-01 15:21:00 浏览1091
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1.2 为什么要行为识别

行为识别事实上在很多地方有非常广 泛的应用,下面举几个例子。第一个例 子,据估计在中国已经安装了 6 000 万以 上的监控摄像头。现在技术瓶颈在哪里? 在于计算机系统不理解监控摄像头录下 的视频里面有什么人、在发生什么行为。 所以说,目前的监控系统还不能很好地 理解这个世界。从这个意义来讲,要想 把目前的监控系统变得真正智能化,真 正能够充分发挥监控数据的作用,还需 要对监视视频中的对象和行为进行自动 的分析与识别。在实际监控系统使用中, 往往是发生了什么案件,公安去调监控 视频,警察同志往往要在 20~40 万小时 的监控视频中寻找线索,大家可以想象 这是一个多么大的量。

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另外一个领域,在线视频的增长非常迅速,像 Yutube 这样的视频网站,每小 时大概有数百个小时的视频被上传。很 多视频包括人或者动物的行为。现在这 个视频一般上传时,网站会告诉用户, 希望给一个标签,或者写一句话描述一 下,但并不是所有人都会写,或者不是 所有人都描述的很全面。如果能够自动 分析识别视频的内容,就可以更好地索 引和检索视频,便于向用户推荐,这有 非常重要的市场价值。

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还有很多领域,比如运动分析、人 机交互、手势识别等都可能涉及到行为 识别。从研究的角度,行为识别难在哪 里?谈几个方面,一个方面,数据是很 大的问题,我们做计算机视觉或者图像 研究,很多问题是依靠数据来定义的, 就是说数据的规模、数据的复杂程度决 定了这个问题的复杂程度。对于视频来 讲,1 秒钟的视频通常包括 20~30 帧 的 图像,因此视频的数据量是非常大的, 内容也很丰富,这决定了视频特征的维 度往往非常高。另外一个方面,视频里 面包含非常大的变化,包括视角、姿态、 运动快慢、光照等,都会带来一些变化。 需要行为的识别的算法对这些变化有鲁 棒性。

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除了这些以外,视频行为分类还有其 他一些挑战,比如说行为的种类非常多, 对视频进行精细的时空标注特别花费时间。

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