以下是为大家介绍的传统行为识别方法的操作思路，希望对大家有所启发，感谢观看。
1、 该方法的核心思想是分别提取视频中的空间信息与时序信息：利用视频的帧图像捕捉静态视觉内容，同时通过帧间变化生成光流图像以反映运动信息。随后，构建两个独立的模型分别进行训练，一个专注于静态特征，另一个关注动态变化。在完成预测后，对两者的输出结果进行融合，从而兼顾静态外观与局部运动，提升行为识别的准确性与稳定性。
2、 光流不仅能反映物体的运动速度，还能间接体现其相对距离：远处物体运动幅度小，近处物体则表现出更明显的位移。此外，光流对运动方向敏感——当物体横向穿越视野时信号最强，而沿视线方向移动时则难以察觉，体现出显著的方向性特征。
3、 本研究首次提出一种新型框架：通过计算视频中相邻帧之间的密集光流，提取连续的运动信息，构成光流序列。然后，将RGB图像作为空间流输入，密集光流作为时间流输入，分别送入独立的卷积神经网络进行训练，从而实现对视频内容的双通道建模与深层理解。
4、 两个分支网络各自完成动作分类任务后，需对它们的分类置信度得分进行融合。文中尝试了两种策略：一是简单平均，二是使用支持向量机进行加权整合。通过融合机制协调双流信息，最终实现更可靠的类别判定。
5、 通过结合RGB图像与密集光流信息，并采用CNN架构进行学习，显著提升了动作识别的准确率。进一步地，将双流网络均替换为性能更强的VGG-16结构，增强了特征提取能力，整体模型表现得到明显优化。
6、 输入模态不再局限于传统的RGB与光流组合，而是扩展为四种类型：RGB图像、光流、RGB差分图像以及形变后的光流图。通过引入多模态输入，全面挖掘动作的视觉变化特征，旨在提升模型对复杂动作的感知能力，进一步增强检测性能与鲁棒性。
