Människorörelseigenkänning är en av de viktigaste grenarna av människocentrerad forskningsverksamhet. Under de senaste åren har rörelseigenkänning baserad på RGB-D-data rönt stor uppmärksamhet. Tillsammans med utvecklingen inom artificiell intelligens, djupt lärande tekniker har vunnit anmärkningsvärd framgång i datorseende. I synnerhet har konvolutionella neurala nätverk (CNN) uppnått stor framgång för bildbaserade uppgifter, och återkommande neurala nätverk (RNN) är kända för sekvensbaserade problem. Särskilt har djupgående inlärningsmetoder baserade på CNN- och RNN-arkitekturer antagits för rörelseigenkänning med hjälp av RGB-D-data. I detta dokument presenteras en detaljerad översikt över de senaste framstegen när det gäller RGB-D-baserat erkännande av motion. De granskade metoderna är i stort sett kategoriserade i fyra grupper, beroende på vilken metod som används för erkännande: RGB-baserad, djupbaserad, skelettbaserad och multimodalbaserad. Som en undersökning fokuserad på tillämpningen av djupt lärande på RGB-D-baserat rörelseigenkänning, diskuterar vi uttryckligen fördelarna och begränsningarna med befintliga tekniker. Särskilt lyfte vi fram metoderna för att koda rumslig tid-strukturell information som ingår i videosekvensen, och diskutera potentiella riktningar för framtida forskning.
Det finns också verk baserade på mänsklig rörelseigenkänning med hjälp av Deep Learning-modeller, till exempel Wang et al. REF, som ger en översikt över de senaste framstegen i RGB-D-baserad rörelseigenkänning.
RGB-D-based Human Motion Recognition with Deep Learning: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}