Masalah pengecaman tingkah laku dalam pemahaman video

Masalah pengecaman tindakan dalam pemahaman video, memerlukan contoh kod khusus

Abstrak: Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, pemahaman video telah menjadi bidang penyelidikan yang popular. Antaranya, pengecaman tingkah laku adalah salah satu tugas penting pemahaman video. Artikel ini akan memperkenalkan kepentingan latar belakang pengecaman tingkah laku, membincangkan cabaran masalah ini dan menyediakan beberapa contoh kod khusus untuk membantu pembaca memahami cara melaksanakan pengecaman tingkah laku.

1. Pengenalan

Pemahaman video merujuk kepada mendapatkan maklumat tentang kandungan, struktur dan semantik melalui penghuraian dan analisis data video. Salah satu tugas yang paling biasa dan penting ialah pengecaman tingkah laku. Matlamat pengecaman tingkah laku adalah untuk mengenal pasti tingkah laku atau aktiviti tertentu daripada video, seperti pergerakan watak, lampu isyarat, emosi watak, dsb. Pengecaman tingkah laku digunakan secara meluas dalam banyak bidang, seperti pengawasan video, pemanduan tanpa pemandu, persidangan video, dsb.

2. Cabaran pengecaman tingkah laku

Pengiktirafan tingkah laku adalah masalah yang mencabar. Pertama, tingkah laku dalam video adalah pelbagai dan melibatkan banyak objek dan tindakan yang berbeza. Ini memerlukan algoritma mempunyai keupayaan generalisasi yang kuat dan dapat menyesuaikan diri dengan pelbagai senario dan persekitaran.

Kedua, dimensi data video adalah sangat tinggi. Setiap bingkai video mengandungi banyak maklumat piksel, dan panjang video juga sangat panjang. Oleh itu, untuk data video berskala besar, cara mengekstrak ciri berguna dengan cekap dan melaksanakan pengelasan yang berkesan adalah isu utama.

Selain itu, gelagat dalam video adalah dinamik dan perubahan dalam siri masa. Ini memerlukan algoritma untuk dapat memodelkan maklumat temporal jujukan video dan menangkap hubungan temporal tingkah laku. Ini mengemukakan keperluan selanjutnya untuk reka bentuk dan pengoptimuman algoritma.

3. Kaedah pelaksanaan pengecaman tingkah laku

Kaedah pelaksanaan pengecaman tingkah laku terbahagi kepada dua langkah: pengekstrakan ciri dan latihan model klasifikasi.

Pengestrakan ciri merujuk kepada mengekstrak maklumat ciri yang berguna daripada video untuk latihan model pengelasan berikutnya. Terdapat dua kaedah pengekstrakan ciri yang biasa digunakan: ciri rekaan tangan dan ciri pembelajaran mendalam.

Ciri rekaan tangan secara amnya berdasarkan pengalaman dan pengetahuan terdahulu diekstrak dengan memerhati dan menganalisis data video. Ciri reka bentuk tangan yang biasa digunakan termasuk histogram warna, vektor aliran optik, piramid ruang masa, dsb. Proses pengekstrakan ciri-ciri ini agak kompleks dan memerlukan pengetahuan dan pengalaman profesional tertentu.

Ciri pembelajaran mendalam ialah perwakilan ciri yang dipelajari secara automatik daripada data menggunakan rangkaian saraf dalam. Ciri pembelajaran mendalam telah membuat penemuan hebat dalam bidang pengecaman tingkah laku Berbanding dengan ciri yang direka secara manual, ciri pembelajaran mendalam lebih ekspresif dan boleh digeneralisasikan.

Latihan model klasifikasi merujuk kepada mengklasifikasikan video dengan menggunakan ciri yang diekstrak. Latihan model klasifikasi boleh menggunakan algoritma pembelajaran mesin tradisional, seperti mesin vektor sokongan (SVM), hutan rawak, dan lain-lain. .

Contoh kod:

Berikut ialah contoh kod yang menggunakan pembelajaran mendalam untuk pengecaman tingkah laku:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的行为识别网络
class BehaviorRecognitionNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(BehaviorRecognitionNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 32 * 32, 64)
        self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义训练数据和标签
train_data = torch.randn(100, 3, 32, 32)
train_labels = torch.empty(100, dtype=torch.long).random_(10)

# 创建行为识别网络的实例
net = BehaviorRecognitionNet()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 开始训练
for epoch in range(100):
    running_loss = 0.0

    # 将输入数据和标签转换为张量
    inputs = torch.tensor(train_data)
    targets = torch.tensor(train_labels)

    # 清零梯度
    optimizer.zero_grad()

    # 正向传播
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()

    # 更新参数
    optimizer.step()

    # 打印训练状态
    running_loss += loss.item()
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 10))
        running_loss = 0.0

Kod di atas ialah proses latihan rangkaian pengecaman tingkah laku mudah. Dengan mentakrifkan seni bina rangkaian, fungsi kehilangan dan pengoptimum, serta memproses data input dan mengemas kini parameter latihan, model pengecaman tingkah laku mudah boleh dilaksanakan.

4. Kesimpulan

Artikel ini memperkenalkan kepentingan latar belakang, cabaran dan kaedah pelaksanaan pengecaman tingkah laku. Pengecaman tingkah laku ialah salah satu tugas penting dalam pemahaman video, yang melibatkan pelbagai jenis tingkah laku, data video berdimensi tinggi dan maklumat temporal dinamik. Melalui pengekstrakan ciri dan latihan model klasifikasi, pengecaman tingkah laku boleh diautomasikan. Melalui contoh kod yang disediakan di atas, pembaca boleh lebih memahami dan mengamalkan proses pengecaman tingkah laku.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah pengecaman tingkah laku dalam pemahaman video. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!