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核心概念
本文全面回顧了動作理解領域的進展，特別關注於動作識別、預測和預期三大時間範圍內的挑戰，並探討了未來的研究方向。
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About Time: Advances, Challenges, and Outlooks of Action Understanding
簡介
動作理解已從單純的動作識別轉變為更廣泛的領域，涵蓋預測和預期等多模態輸入任務。
本綜述重點關注動作理解領域的進展、挑戰和未來方向。
動作理解的認知面向
理解執行的動作：區分相似動作、概念化動作執行方式。
確定動作目標：與動作執行和他人動作感知相關的即時目標。
確定演員意圖：識別執行動作的高級目標和動機。
本綜述的分類
識別：從完整觀察到的動作中推斷信息（例如，動作類別、語義）。
預測：根據尚未完成動作的部分觀察結果進行預測。
預期：利用當前觀察到的動作來推斷尚未觀察到的未來動作。
動作建模的挑戰
視覺輸入多樣性：視角、遮擋、背景噪聲、光照條件、動作執行和持續時間的差異。
語義目標多樣性：需要更高級別的理解，視覺輸入和模型輸出之間的關係更加複雜。
詞彙限制：動作類別通常是有限的，模型對開放集或跨域設置的泛化能力有限。
類間差異有限：影響視覺上相似動作的粗粒度概念的良好表示性能，對於需要細粒度語義的任务更為普遍。
視頻動作建模方法
分離視覺和時間信息
追蹤和模板匹配：早期工作使用模板匹配來定位動作，但靈活性有限。
局部描述符：通過關聯局部特徵變化與動作來表示動作，例如姿態基元、時間區間、圖像結構等。
空間卷積：使用 CNN 從視覺輸入中提取局部模式，例如雙流模型、3D CNN 等。
時間遞歸：使用循環層從靜態幀特徵中提取運動模式，例如卷積 LSTM 等。
聯合編碼空間和時間
基於部分的表示：例如時空興趣點（STIP）及其變體。
整體隨機表示：基於全局信息對動作進行建模，例如輪廓、動作描述符等。
3D CNN：使用 3D 時空核聯合編碼空間和時間，例如 C3D、I3D 等。
時空注意力：學習空間和時間上的特徵對應關係，例如 Transformer 模型等。
視頻-語言模型：利用大型語言模型（LLM）的語言語義作為視覺任務的監督信號。
總結
本綜述回顧了動作理解領域的進展，特別關注於動作識別、預測和預期三大時間範圍內的挑戰。文章還討論了常用的數據集和基準，並概述了未來的研究方向。
統計資料
深入探究
隨著虛擬實境（VR）和擴增實境（AR）技術的發展，動作理解在這些領域中將面臨哪些新的挑戰和機遇？
隨著 VR 和 AR 技術的發展，動作理解在這些領域中將面臨以下新的挑戰和機遇：
挑戰：
視角和遮擋問題： VR 和 AR 環境中，使用者可以自由移動和轉換視角，這導致動作理解模型需要處理更多變化的視角和更頻繁的遮擋問題。
數據稀缺： 與傳統視頻數據相比，VR 和 AR 環境中的動作數據相對稀缺，這限制了深度學習模型的訓練和泛化能力。
實時性要求： VR 和 AR 應用通常需要實時響應用户的動作，這對動作理解模型的計算效率提出了更高的要求。
用户隐私问题： VR 和 AR 设备通常会采集用户的动作数据，如何保护用户隐私是一个重要挑战。
機遇：
更豐富的感知信息： VR 和 AR 設備通常配备多个传感器，可以提供更豐富的感知信息，例如深度信息、骨骼信息等，这有助于提高动作理解的精度和鲁棒性。
更自然的交互方式： VR 和 AR 技术可以实现更自然的交互方式，例如手势识别、眼动追踪等，这为动作理解提供了新的应用场景。
更廣泛的應用領域： VR 和 AR 技术在游戏、教育、医疗等领域有广泛的应用前景，动作理解作为一项基础技术，将在这些领域发挥重要作用。
如何設計更有效的評估指標來衡量動作理解模型在真實世界場景中的性能？
設計更有效的評估指標來衡量動作理解模型在真實世界場景中的性能，需要考慮以下幾個方面：
指標的多樣性： 單一指標難以全面評估模型性能，應結合多種指標，例如準確率、召回率、F1 分數、平均精度均值（mAP）等，從不同角度衡量模型的分类、定位、预测等能力。
真實場景的複雜性： 真實世界場景通常比實驗室環境更加複雜，評估指標應考慮到視角變化、遮擋、光照變化、背景雜波等因素的影響。
任務的具體需求： 不同的動作理解任務有不同的需求，例如動作識別更關注準確率，而動作預測更關注预测的提前量和准确性，評估指標應根據具體任務進行設計。
以下是一些可以考慮的評估指標：
Top-k 準確率： 衡量模型预测结果中排名前 k 个结果的准确率，适用于需要考虑多种可能性的场景。
時空動作定位的交并比（IoU）： 衡量模型预测的動作发生时间和空间位置与真实标注的重叠程度，适用于需要精确定位动作的场景。
動作預測的提前量： 衡量模型在動作发生前多久能够准确预测，适用于需要提前预警的场景。
跨数据集泛化能力： 衡量模型在不同数据集上的性能表现，评估模型的泛化能力。
此外，还可以考虑使用人类评估来补充自动评估指标，例如让人类专家对模型的预测结果进行评分，以更全面地评估模型的性能。
動作理解的研究成果如何應用於改善人類生活，例如輔助技術、醫療保健和教育等領域？
動作理解的研究成果在改善人類生活方面具有巨大潜力，以下是一些應用实例：
輔助技術：
手語識別： 將動作理解技術應用於手語識別，可以帮助聽障人士更方便地與他人溝通。
智能輪椅控制： 通過識別用户的動作意圖，可以实现更智能的轮椅控制，例如通过头部动作控制轮椅方向，提升残障人士的生活质量。
跌倒检测： 利用动作理解技术识别老年人跌倒行为，并及时发出警报，可以有效降低意外伤害的风险。
醫療保健：
手術機器人： 動作理解技術可以帮助外科医生更精确地控制手术机器人，提高手术的安全性。
康復訓練： 通過分析患者的動作數據，可以评估康复训练的效果，并提供个性化的训练方案。
自閉症診斷： 研究表明，自閉症兒童在動作模式上與正常兒童存在差异，动作理解技术可以辅助医生进行早期诊断。
教育：
互動式學習： 動作理解技術可以用于开发更具吸引力的互动式学习系统，例如通过识别学生的手势和表情，提供更个性化的学习内容。
體育訓練： 通過分析运动员的动作数据，可以帮助教练制定更科学的训练计划，提高运动员的竞技水平。
遠程教育： 動作理解技術可以用于分析学生在远程教育中的参与度和学习状态，帮助老师更好地掌握学生的学习情况。
除了以上领域，动作理解技术还可以应用于智能家居、安防监控、人机交互等领域，为人类生活带来更多便利和安全。
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