基于深度学习的压缩视频中的动作识别方法文献综述

随着互联网技术的快速发展，视频数据呈爆炸式增长，动作识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用领域也在不断扩大，如视频监控、人机交互、自动驾驶等。

然而，海量视频数据的存储和处理给传统的动作识别方法带来了巨大挑战，压缩视频凭借其节省存储空间和传输带宽的优势，逐渐成为动作识别的主流数据格式。

而深度学习凭借其强大的特征学习能力，在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展，也为压缩视频动作识别提供了新的思路。

本文首先介绍了动作识别和压缩视频的概念，以及压缩视频动作识别的挑战和意义；接着，对现有的压缩视频动作识别方法进行了综述，将这些方法分为传统方法和基于深度学习的方法，并分析了它们的优缺点；然后，重点阐述了基于深度学习的压缩视频动作识别方法，包括基于运动矢量、基于压缩特征和基于重建帧的三类方法，并对每类方法的代表性工作进行了详细介绍和分析；最后，总结了当前研究存在的问题，并展望了未来的研究方向。

关键词：动作识别；压缩视频；深度学习；运动矢量；压缩特征；重建帧

近年来，随着互联网和移动设备的普及，视频数据呈现爆炸式增长趋势，如何高效地理解和分析这些视频数据成为了计算机视觉领域的研究热点。

作为视频理解的关键技术之一，动作识别旨在识别视频中人物的行为动作，其在视频监控、人机交互、智能安防等领域具有广泛的应用价值。

传统的动作识别方法通常依赖于人工设计的特征，例如HOG、HOF、DTF等，并结合支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）等分类器进行动作识别。

然而，这些方法存在着泛化能力差、鲁棒性不足等问题。

近年来，深度学习以其强大的特征学习能力在计算机视觉领域取得了突破性进展，基于深度学习的动作识别方法逐渐取代了传统方法。