0 引言

    人體行為識別是計算機視覺領域的一個重要的課題。其在行為檢測、視頻監(jiān)控等領域都有著廣泛的應用價值。與單純的圖片識別不同，人體行為識別會受到諸多因素的干擾，例如光照、背景等。傳統(tǒng)方法中，通常通過手動設計某些特定的特征，對數(shù)據(jù)集中特定的動作進行識別，典型的有HOG/HOF^[1]等。文獻[2]提出一種基于稠密光流軌跡與稀疏編碼算法的行為識別方法，將融合框架提取出的行為特征進行處理后，送入支持向量機中得到模型進行分類；文獻[3]利用顯著性檢測獲取到動作主體位置并提取稠密軌跡，采用Fisher Vector去增強特征，再利用SVM進行識別；文獻[4]利用序列化的思想提取骨骼特征矢量，利用SVM訓練并識別靜態(tài)特征。然而，傳統(tǒng)方法在面對諸多與現(xiàn)實場景接近的情況時，往往很難取得好的識別效果^[5]。

    近些年，隨著人工智能技術的崛起，深度學習模型也被應用到了人體行為識別任務中去。利用深度學習模型去自動提取特征，良好地避免了人工設計特征過程中的盲目性和差異性。深度學習模型的一種——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，通過對輸入數(shù)據(jù)的卷積操作，逐層提取特征，從而對圖像進行識別分類，其在圖像識別領域已經(jīng)取得了優(yōu)異的成果。2012年的AlexNet網(wǎng)絡^[6]，將ImageNet數(shù)據(jù)集上的top-5錯誤率降低到了16.4%；2015年的Inception v2網(wǎng)絡^[7]，提出了批量歸一化的方法；2017年的SeNet網(wǎng)絡^[8]，再次取得了ILSVRC比賽的冠軍。

    而針對視頻人體行為識別問題，由于幀與幀之間具有著時間相關性，因此，單純將提取到的RGB數(shù)據(jù)輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類并不能得到一個很好的結果。文獻[9]將視頻數(shù)據(jù)的稠密光流與RGB數(shù)據(jù)分別送入CNN進行訓練，使網(wǎng)絡良好處理了時空信息，再將雙流網(wǎng)絡各自得到的結果進行融合；文獻[10]將數(shù)據(jù)通過一組硬連接內(nèi)核進行處理后，利用3D卷積網(wǎng)絡訓練提取信息進行人體行為識別。

    除此之外，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)也經(jīng)常被采用來處理此類問題。RNN是一個具有循環(huán)的網(wǎng)絡，可以被看作對同一神經(jīng)網(wǎng)絡的多次賦值，其允許了信息的持久化。然而，RNN有著梯度消失的問題，為此HOCHREITER S等人提出了一個新的RNN單元，長短期記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡單元^[11]，通過刻意的設計避免了長期依賴問題的出現(xiàn)。文獻[12]首次將CNN與LSTM進行結合運用在了視頻識別與視頻描述領域；文獻[13]用3D卷積提取數(shù)據(jù)特征，再送入LSTM網(wǎng)絡中，用于行為識別。

    本文設計了一種采用批歸一化方法的CNN與LSTM結合的網(wǎng)絡，將批歸一化處理運用到了設計的CNN中，通過全連接層，送入LSTM單元對得到的特征序列進行處理，采用Softmax層映射類別。算法提取視頻數(shù)據(jù)的RGB圖像作為空間流輸入，光流場圖像作為時間流輸入，再將各自得出的分類結果進行加權融合，得出最終的分類結果，用于人體行為識別。該算法在KTH視頻數(shù)據(jù)集上的識別率達到了95.8%，可有效地運用在人體行為識別任務上。

1 模型結構

1.1 雙流模型框架

    視頻數(shù)據(jù)具有時間和空間兩部分的特性。空間部分RGB圖像包含了物體的外觀信息，時間部分光流場圖像包含了物體的運動信息。因此，分別提取出視頻的光流場圖像與RGB圖像作為輸入數(shù)據(jù),得出各自分類結果后進行加權融合，網(wǎng)絡結構如圖1所示。

1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通常由卷積層、池化層、全連接層堆疊而成。卷積層利用多個不同的卷積核，提取目標的特征，生成特征圖；池化層用來進行下采樣，將相鄰特征圖的特征進行合并，減小維度；全連接層起到將學到的分布式特征映射到樣本標記空間的作用。

    然而深度神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練時，各層網(wǎng)絡的輸入分布會受到上一層的影響，隨著網(wǎng)絡的不斷加深，網(wǎng)絡層的微小變動產(chǎn)生的影響會被放大，從而導致梯度消失、梯度爆炸、網(wǎng)絡收斂到一個局部最優(yōu)值等問題。為此，本文將批歸一化思想^[7]從圖像分類領域引入到了行為識別領域，對網(wǎng)絡輸入的樣本進行小批量歸一化處理。

    傳統(tǒng)的批歸一化操作公式如下:

    而對于此式，由于需要對全部的訓練樣本集合進行操作，計算其協(xié)方差矩陣，計算量極其龐大。對此，文獻[7]提出了兩點改進措施：

    (1)輸入數(shù)據(jù)的每一維進行獨立的批歸一化處理；

    (2)采用小批量（mini-batch）。

    對于有d維輸入x=(x⁽¹⁾…x^(d))的神經(jīng)網(wǎng)絡層，利用式(3)去歸一化每一維：

    式(3)的期望與方差在每個mini-batch上對每層進行運算得出。該歸一化操作能加速收斂，即使特征之間不具有相關性。并且通過mini-batch的方式，批歸一化所需的信息能被運用在了反向傳播之中。

    同時，對每一個輸入?yún)?shù)x^(k)都引入一對參數(shù)λ^(k)和β^(k)，如式(4)所示：

1.3 長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡

    人體動作識別的數(shù)據(jù)是一組連續(xù)的數(shù)據(jù)，相鄰幀之間有著極大的相關性，因此遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡被用來處理這種問題。傳統(tǒng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡包含輸入序列X，隱藏序列H，輸出序列Y。其隱藏層中包含著時間序列的歷史信息，前向公式可表述為：

1.4 融合模型

    本文的CNN結構由卷積層、池化層、全連接層堆疊而成，并在每個卷積層之后加入batchnorm操作進行小批量歸一化。

    實驗數(shù)據(jù)采用25 f/s的圖像序列，對提取的每幀圖片，將尺寸擴充為227×227。輸入數(shù)據(jù)的維度為25×227×227×3。25為視頻數(shù)據(jù)幀數(shù)，227×227為圖片尺寸，3為RGB圖片的3個通道。融合模型的CNN部分如圖2所示。

    圖2中上方的是特征圖的維度大小，下方的是神經(jīng)網(wǎng)絡的操作層。人體行為識別CNN部分的模型一共有5個卷積層，每個卷積層后都有一個非線性激活函數(shù)ReLU去增加非線性，同時，每個卷積層之后也都有一個batchnorm層與scale層組合共同完成小批量歸一化操作。CNN的最后是一個全連接層，將輸入的數(shù)據(jù)進行矢量化操作后，再送入LSTM網(wǎng)絡中。

    數(shù)據(jù)輸入LSTM中后，在長短期遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡中按時序做遞歸運算，每次遞歸運算的結果是之前所有特征和當前特征的總和。本文采用一層的LSTM模型，結構如圖3所示。

    融合后的模型如圖4所示，將視頻數(shù)據(jù)的光流場與RGB形式分別作為時間與空間兩種數(shù)據(jù)流輸入設計的網(wǎng)絡中進行分別的訓練，再將各自得到的分類結果進行加權融合，最終用于人體行為識別任務。

2 實驗過程

2.1 數(shù)據(jù)集

    本文使用公開的KTH視頻數(shù)據(jù)集作為實驗數(shù)據(jù)來檢驗算法的效果，部分動作的示意圖如圖5所示。數(shù)據(jù)集包含由固定攝像機拍攝的600個動作視頻。視頻的幀數(shù)為25 f/s，視頻每幀圖片的分辨率都為160像素×120像素。共有25名不同的實驗對象，4個不同的實驗場景：室外、室內(nèi)、室外尺度變化、室外著裝變化，6種不同的人體行為：散步、慢跑、奔跑、揮手、拍手、拳擊。

2.2 實驗結果與分析

    本文在Linux系統(tǒng)下搭建的平臺上用單核GTX 1070 GPU進行訓練。將KTH數(shù)據(jù)集以動作類別進行劃分，每個動作的前80%作為訓練集，后20%作為測試集。視頻數(shù)據(jù)的光流場圖像與RGB圖像被預先提取出來，提取出的每張圖片被擴充為227×227，在保證特征不損失的情況下，為加載該訓練網(wǎng)絡的CNN部分在ImageNet數(shù)據(jù)集下訓練30萬次的預訓練模型參數(shù)做準備，用以增強模型的魯棒性，防止過擬合，并加速收斂。

    圖6顯示了訓練過程中，光流場時間網(wǎng)絡和RGB空間網(wǎng)絡隨著訓練次數(shù)的增加，對訓練數(shù)據(jù)識別準確率的變化情況。從圖中可以看出，在空間流上，當?shù)螖?shù)接近10 000次時，準確率達到86%，趨于穩(wěn)定，隨著迭代的進行，準確率緩慢上升；在時間流上，當?shù)螖?shù)接近16 000次時，準確率達到90%以上，隨著迭代的進行，準確率增長趨于平緩，收斂近乎飽和。

    在得到時空網(wǎng)絡各自訓練出的模型后，將雙流的分類結果進行加權融合。圖7中， RGB空間網(wǎng)絡分類結果的權重以0.05的步長進行增加，逐步提高占比。

    可以看出，當純粹以空間流網(wǎng)絡或者時間流網(wǎng)絡進行人體行為識別時，時間流網(wǎng)絡提取出的運動信息比空間流網(wǎng)絡提取出的外觀與背景信息具有更高的識別率，這也說明了在行為識別任務中，光流數(shù)據(jù)所包含的運動信息比RGB數(shù)據(jù)包含的外觀信息更為有效。當識別的權重比為RGB：光流場=0.35：0.65時，本文設計的模型達到最好的識別效果，以一定權重比融合的時空雙流神經(jīng)網(wǎng)絡能有效改善單獨的網(wǎng)絡在識別上的準確率。

    在表1中，本文選取了融合的時空雙流網(wǎng)絡在KTH數(shù)據(jù)集上得到的最好的識別結果與已有的一些算法模型進行了對比。

    可以看出，本文設計的基于批歸一化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與LSTM結合的網(wǎng)絡結構在將其在RGB空間圖像與光流場時間圖像分別得到的分類結果以0.35：0.65的比例進行加權融合之后，可以得到優(yōu)于文獻[2]與文獻[3]提出的兩種傳統(tǒng)算法的結果。在和同樣是以深度學習為基礎的算法進行對比時，本文設計的模型結構同樣也優(yōu)于文獻[10]與文獻[13]提出的兩種算法。這充分說明本文提出的算法在人體行為識別任務上具有可行性。

    表2所示的混淆矩陣對測試集中6種不同的動作行為的識別結果做了可視化，對角線元素表示正確識別率?？梢钥闯?，在KTH數(shù)據(jù)集中模型對“拳擊”和“揮手”動作的識別率最高，由于“拍手”與“揮手”之間有部分的相似性，因此，有部分“拍手”被識別成了“揮手”。 “慢跑”和“散步”、“跑步”之間相似性較高，因此，這三者之間產(chǎn)生了一些誤識別率。但就總體而言模型依舊具有良好的泛化能力和魯棒性。

3 結論

    本文提出了一種采用批歸一化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與LSTM網(wǎng)絡結合的深度學習網(wǎng)絡結構。采用視頻數(shù)據(jù)的RGB圖像與光流場圖像分別作為空間流網(wǎng)絡輸入與時間流網(wǎng)絡輸入，再將時空雙流網(wǎng)絡分別得到的分類結果以一定的權重比例進行融合。本文模型在KTH數(shù)據(jù)集的測試集上的識別率達到了95.8%。相較于文中對比的兩種傳統(tǒng)方法與兩種深度學習方法，本文模型能更好地提取視頻中的時序特征與空間特征，識別率較好。整個模型基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡，無需先驗經(jīng)驗，具有良好的泛化性與實用性。

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作者信息:

黃友文，萬超倫

(江西理工大學 信息工程學院，江西 贛州341000)