人物交互检测和动作分析的一点思考

Question

我想，一段视频，先进入人物交互检测网络提取每一帧信息，再送入动作识别网络，再将两者整合，提取到的特征包含每一帧的人点、物点和交互点，又带有时序性，最后还能评估动作质量。这个想法可行吗？ 小白求指教

Answer 1

你的想法是可行的，并且这种思路在当前的计算机视觉和动作识别领域是非常热门的。以下是对你想法的一些详细分析和建议：

人物交互检测：这是第一步，目的是从视频帧中识别出人物、物体以及他们之间的交互。这通常可以通过深度学习模型（如目标检测模型）来实现。模型需要预先训练，以识别不同的人物和物体，并理解他们之间的交互方式。
动作识别网络：在人物交互检测之后，可以使用动作识别网络来分析人物的动作。这些网络通常使用3D卷积神经网络（3D CNN）或循环神经网络（RNN）等模型来处理视频的时序信息。这些模型可以学习并识别视频中的动作模式。
特征整合：将人物交互检测的结果和动作识别的结果整合在一起，可以提取出更丰富的特征。这些特征不仅包含了每一帧中的人物、物体和交互点，还包含了时序信息，这对于理解整个动作过程非常重要。
动作质量评估：基于整合后的特征，可以进一步评估动作的质量。这可能需要定义一些评估指标，比如动作的流畅度、准确性等，然后训练一个分类器或回归模型来预测这些指标。
然而，需要注意的是，实现这样的系统需要大量的数据和计算资源。你需要收集并标注大量的视频数据来训练你的模型，同时还需要强大的计算设备来支持模型的训练和推理。此外，你还需要具备深度学习、计算机视觉和动作识别等领域的知识和技能。

最后，建议你可以查阅一些相关的研究论文和开源项目，了解当前人物交互检测和动作识别的最新进展和技术。这将有助于你更好地理解这个领域，并为你实现自己的想法提供有益的参考。