沒有人類的人類動作識別：深度學習模型中的背景偏差問題

核心概念

目前的深度學習模型在進行人類動作識別時，過度依賴背景資訊，導致即使沒有人類出現，也能夠僅憑藉背景線索識別動作，顯示出模型並未真正理解動作本身。

摘要

標題： 沒有人類的人類動作識別
作者： Hirokatsu Kataoka, Kensho Hara, Yutaka Satoh
機構： 日本產業技術綜合研究所 (AIST)

本研究旨在探討深度學習模型在進行人類動作識別時，對於背景資訊的依賴程度，以及這種依賴是否掩蓋了模型對於動作本身的理解。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Human Action Recognition without Human

by Hirokatsu Ka... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/1608.07876.pdf

深入探究

如何設計新的訓練策略或資料增強方法，讓模型在學習過程中減少對背景資訊的依賴，並更關注於動作本身的特征？

為了讓模型減少對背景資訊的依賴，並更專注於動作本身的特征，可以考慮以下訓練策略和資料增強方法：
1. 資料層面：

強化人體區域：

放大 ROI： 在訓練過程中，將包含人體的區域（ROI）放大，降低背景資訊在圖像中的比例。
人體姿態增強： 利用人體姿態估計技術，對訓練資料進行增強。例如，可以對人體關節點進行微調，生成多種姿態變化的樣本，讓模型學習不同姿態下的動作特征。
背景替換： 將訓練資料中的背景替換成與動作本身無關的其他背景，例如純色背景、隨機噪聲背景等，迫使模型減少對特定背景的依賴。

建立更具挑戰性的資料集：

多樣化背景： 收集或生成包含更多樣化背景的資料，例如不同光照、不同視角、不同場景等，增加模型對不同環境的泛化能力。
動作相似但背景不同的資料： 刻意收集動作相似但背景不同的影片，例如在公園打籃球和在室內體育館打籃球，訓練模型區分細微的動作差異。
2. 模型層面：

注意力機制：

空間注意力機制： 在模型中加入空間注意力機制，引導模型關注圖像中與動作相關的人體區域，而忽略背景資訊。
時空注意力機制： 結合空間注意力機制和時間注意力機制，讓模型不僅關注關鍵的人體區域，還關注動作執行的關鍵時間段。

多任務學習：

動作識別和背景分割： 將動作識別和背景分割作為兩個任務同時訓練，讓模型在學習動作識別的同時，也學會區分前景和背景。
動作識別和人體姿態估計： 將動作識別和人體姿態估計作為兩個任務同時訓練，讓模型學習更全面的人體動作資訊。
3. 訓練策略：

弱監督學習： 利用一些不需要精確標注的資料進行訓練，例如只標注了動作類別的影片，讓模型在學習過程中更加註重動作本身的特征。
對抗訓練： 訓練一個生成器生成包含干擾背景的樣本，同時訓練一個判別器區分真實樣本和生成樣本，讓模型在对抗過程中學會忽略背景資訊的干擾。

如果將研究場景轉移到更加複雜的真實世界環境中，例如監控影片分析或自動駕駛，單純依靠背景資訊進行動作識別的風險和挑戰是什麼？

在複雜的真實世界環境中，單純依靠背景資訊進行動作識別存在以下風險和挑戰：

背景歧義性： 真實世界場景的背景比實驗室環境更加複雜多變，單一背景可能對應多種動作，例如「站在路邊」可能是等車、等人，也可能是在觀看風景。
背景變動性： 真實世界場景的背景是動態變化的，例如光線變化、行人遮擋、天氣變化等，都可能影響模型對背景資訊的判斷。
隱私問題： 過度依賴背景資訊可能涉及侵犯隱私，例如利用街景圖像識別個人行為，引发倫理和法律爭議。
安全性風險： 在自動駕駛等安全攸關的應用中，僅憑藉背景資訊判斷人類行為可能導致嚴重後果，例如誤判行人意圖，引发交通事故。
總之，在複雜的真實世界環境中，單純依靠背景資訊進行動作識別是不可靠且存在風險的。 必須結合人體姿態、運動軌跡、場景語義等多種資訊，才能更準確、安全地識別人類行為。

當 AI 能夠僅憑藉環境線索就判斷人類行為時，我們该如何反思和重估「行動」的定義，以及其背後所蘊含的意圖和目的？

當 AI 能夠僅憑藉環境線索就判斷人類行為時，我們需要反思以下幾個方面：

「行動」的定義： 傳統上，我們將「行動」定義為人體的物理動作，但當 AI 能夠通過環境線索推斷人類行為時，我們需要重新思考「行動」是否應該包含意圖和目的。例如，一個人站在商店櫥窗前，僅憑姿勢無法判斷其行為，但結合環境線索（商店櫥窗展示商品）可以推斷他可能是在購物。
意圖和目的的識別： 如何準確識別人類行為背後的意圖和目的是一個巨大的挑戰。環境線索只能提供有限的資訊，我們需要結合其他資訊，例如表情、眼神、語音、歷史行為等，才能更全面地理解人類行為。
倫理和社會影響： AI 對人類行為的預測和判斷可能加劇社會偏見和歧視。例如，如果 AI 僅憑藉環境線索將某些特定族群與犯罪行為聯繫起來，將會造成嚴重的社會問題。
為了應對這些挑戰，我們需要：

發展更全面的人工智慧： 發展能夠理解人類情感、意圖和目的的人工智慧，而不僅僅是依靠表面的環境線索進行判斷。
建立倫理規範和法律法規： 制定相關的倫理規範和法律法規，規範 AI 在識別和預測人類行為方面的應用，避免技術被濫用。
加強公眾教育和討論： 提升公眾對 AI 技術的認知，引導公眾參與 AI 倫理和社會影響的討論，共同推動 AI 技術的健康發展。
總之，AI 技術的發展迫使我們重新思考「行動」的定義，以及如何理解人類行為背後的意圖和目的。 我們需要以負責任的態度發展和應用 AI 技術，避免技術被濫用，並確保技術發展符合人類社會的價值觀和倫理道德。