视觉人体动作识别技术

人体动作识别是计算机视觉以及相关领域的重要研究内容，旨在识别出具有高层语义的人体动作。客观环境的复杂性以及运动的多样性使基于视觉的人体姿态估计和动作识别极具挑战，因此研究人体动作识别方法具有十分重要的理论意义和应用价值。 本书在总结分析人体动作识别研究现状的基础上，从单人动作和群组动作两个层面研究人体动作识别技术，即人体2D姿态估计、人体3D姿态估计、单人动作识别，以及群体动作识别。 本书结构合理，内容全面。既有严格的理论基础，又有实际的应用。

这是一本深入探讨计算机视觉领域中人体动作分析的专业书籍。书中内容涵盖了单人动作识别和多人动作识别两个层面，具体包括人体2D姿态估计、人体3D姿态估计、单人动作识别，以及群体动作识别等内容。 在人体动作识别技术的研究内容与方法方面，本书详细介绍了基于时序一致性探索的人体2D姿态估计，以及多视角几何驱动的自监督人体3D姿态估计等先进方法。这些方法通过利用多视角一致性和几何先验知识，有效地训练了人体3D姿态估计网络，并且在不需要任何额外的人体3D关节点标注的情况下，取得了较好的泛化性和性能。 在图像理解的研究目的和意义方面，本书强调了人体动作识别在计算机视觉以及相关领域的重要研究内容，以及研究人体动作识别方法的理论意义和应用价值。客观环境的复杂性以及运动的多样性使基于视觉的人体姿态估计和动作识别极具挑战性。 在主要研究内容方面，本书详细阐述了基于多时空特征的人体动作识别，以及扁平式互动关系分析的多人动作识别等研究成果。这些研究成果通过构建强健的时空表示，有效地提高了人体动作识别的准确率。 在自监督方法中变换重投影损失的作用方面，本书详细介绍了变换重投影损失在自监督方法中的作用，以及如