導讀：行為識別是指透過分析影片、深度感測器等資料，利用特定的演算法，對行人的行為進行識別、分析的技術。這項技術被廣泛應用在影片分類、人機互動、安防監控等領域。行為識別包含兩個研究方向：個體行為識別與群體行為（事件）識別，而基於深度學習的人體行為識別成為了最近影像識別的標配。深度學習的方法包括基於無監督學習的行為識別、基於卷積神經網路的行為識別、基於迴圈神經網路以及一些擴充模型的方法，深思考小夏帶給你最前沿的演算法總結。
一 Two-stream
1. Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos
主頁連結：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/two_stream_action/
14年提出雙流，利用幀影像和光流影像作為CNN的輸入得到很好的效果。光流能夠描述出影片幀的運動資訊，一路是連續幾幀的光流疊起來作為CNN的輸入；另一路就是普通的單幀的CNN。其實就是兩個獨立的神經網路了，最後再把兩個模型的結果平均一下。另外，它利用multi-task learning來克服資料量不足的問題。其實就是CNN的最後一層連到多個softmax的層上，對應不同的資料集，這樣就可以在多個資料集上進行 multi-task learning。
2.Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition
主頁連結：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/two_stream_action/
Github連結: https://github.com/feichtenhofer/twostreamfusion
16年針對雙流融合問題進行研究，得到卷積結束之後在全連結之前融合效果比較好，左邊是單純在某一層融合，右邊是融合之後還保留一路網路，在最後再把結果融合一次。論文的實驗表明，後者的準確率要稍高。
3.Action Recognition with Trajectory-Pooled Deep-Convolutional Descriptors
Github連結: https://wanglimin.github.io/tdd/index.html
論文考慮了時間維的特性，引進了軌跡控制策略來取樣，將手工設計的特徵和深度學習結合。首先多個空間尺度上密集取樣特徵點，然後特徵點跟蹤得到軌跡形狀特徵，同時需要更有力的特徵來描述光流，Fisher Vector方法進行特徵的編碼，最後svm採用one-against-rest策略訓練多類分類器。
4.Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition
Github連結: https://github.com/yjxiong/temporal-segment-networks
16年香港中文大學針對雙流不能很好利用長時間資訊，提出segment思路，將視屏分為前中後三段，每段經過雙流然後融合結果。其中港中文還做了很多其他工作，https://arxiv.org/abs/1507.02159
5.Spatiotemporal Residual Networks for Video Action Recognition
Github連結: https://feichtenhofer.github.io/
使用了兩個流，但是名字不是取為空間流和時間流，而是motion stream和appearance stream，但是本質不變，運動流接收的輸入依然是堆疊的多幀光流灰度圖片，而appearance stream和原來的空間流一致，接收的輸入都是RGB圖片，但是這裡使用的 雙流的兩個流之間是有資料交換的，而不是像TSN網路一樣在最後的得分進行融。單幀的潛力挖盡之後自然就會有人上3D Conv，Recurrent CNN，Grid RNN之類的東西。雖然深度學習大法好，不過也得按基本法來，直接上fancy的模型有較大機率吃力不討好。
二 LSTM 結構
Long Short Term 網路一般就叫LSTM，它是一種 RNN 特殊的型別。LSTM 透過刻意的設計來避免長期依賴問題。記住長期的資訊在實踐中是 LSTM 的預設行為，而非付出很大代價才能獲得的能力！
1.Fusing Multi-Stream Deep Networks for Video Classification
主頁連結：https://arxiv.org/abs/1509.06086
文章先CNN提取特徵，包括rgb圖光流圖和語音訊譜圖，然後經過lstm最後融合。
2.Action Recognition using Visual Attention
主頁連結：http://shikharsharma.com/projects/action-recognition-attention/
注意力模型終於來啦，人在看東西的時候，目光沿感興趣的地方移動，甚至仔細盯著部分細節看，然後再得到結論。Attention就是在網路中加入關注區域的移動、縮放機制，連續部分資訊的序列化輸入。採用attention使用時間很深的lstm模型，學習視屏的關鍵運動部位。
Attention相關：
http://www.cosmosshadow.com/ml/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/2016/03/08/Attention.html
3.RNN Fisher Vectors for Action Recognition and Image Annotation
主頁連結：http://www.eccv2016.org/files/posters/P-4A-30.pdf
文章典型的特徵提取，分類思路文章採用卷積網路提取特徵之後進過pca降維，然後Fisher Vector編碼扔給RNN再pca降維，最後svm分類。Ucf101上實驗結果到了94%.
三 C3D
3D CNN 應用於一個影片幀序列影像集合，並不是簡單地把影像集合作為多通道來看待輸出多個影像（這種方式在卷積和池化後就丟失了時間域的資訊，如圖6上）， 而是讓卷積核擴充套件到時域，卷積在空域和時域同時進行，輸出仍然是有機的影像集合。
1.Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
主頁連結：https://github.com/facebook/C3D
https://gist.github.com/albertomontesg/d8b21a179c1e6cca0480ebdf292c34d2
將影片分成多個包含16幀的片段作為網路的輸入。第一個池化層d=1，是為了保證時間域的資訊不要過早地被融合，接下來的池化層的d=2。有所卷積層的卷積核大小為3x3x3，相對其他尺寸的卷積核，達到了精度最優，計算效能最佳。
2.Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset
https://deepmind.com/research/publications/quo-vadis-action-recognition-new-model-and-kinetics-dataset/
以往的Conv3D效果很差的原因之一就是資料集太小，喂不飽網路。文章中的3D網路並不是隨機初始化的，而是將在ImageNet訓好的2D模型引數展開成3D，之後再訓練。因此叫Inflating 3D ConvNets. 本文選用的網路結構為BN-Inception(TSN也是)，但做了一些改動。如果2D的濾波器為N*N的，那麼3D的則為N*N*N的。具體做法是沿著時間維度重複2D濾波器權重N次，並且透過除以N將它們重新縮放. 在前兩個池化層上將時間維度的步長設為了1，空間還是2*2。最後的池化層是2*7*7。訓練的時候將每一條影片取樣64幀作為一個樣本，測試時將全部的影片幀放進去最後average_score。除最後一個卷積層之外，在每一個都加上BN層和Relu。對於I3D的效果為什麼好，作者解釋說I3D有64幀的感受野。可以更好地學習時序資訊。再就是先用ImageNet的模型做了預訓練。
I3D這個網路結構的提出是很顯然，但用2D的ImageNet模型做預訓練以及引數展開分配還是挺具有創新性的，雖然在TSN中處理光流的第一個卷積層時就有使用過類似的方法。這個實驗室真有能力，以往的資料集上效果很難提升，自己就搞了個大資料集。那個Kinetics的I3D模型是在64塊GPU上跑出來的。
四 其他
1.A Key Volume Mining Deep Framework for Action Recognition
現即便是 trimmed video （例如 UCF101 資料集），實際的動作發生的時空位置也是非常不確定的：我們既不知道做動作的人在什麼空間位置，也不知道真正的動作發生的精確時間位置。更糟糕的是，和動作類別直接相關的，具有區分性的 （discriminative）key volume 往往佔比非常小，這在 flow stream 上表現得尤為突出。
於是我們就想能否先把這些 key volume 找出來，直接用以訓練分類器，這樣可以免受噪聲資料的干擾，更加聚焦在動作本質上。但實際上，在得到一個好的分類器之前我們是很難自動地將key volume 挑出來的。於是我們陷入了一個雞生蛋，蛋生雞的困境。
借鑑 Multiple Instance Learning 的思想，我們把雞和蛋的問題放在一起來最佳化解決：在訓練分類器的同時，挑選 key volume；並用挑出來的 key volume 更新分類器的引數。這兩個過程無縫地融合到了 CNN （卷積神經網路）的網路訓練的 forward 和 backward 過程中，使得整個訓練過程非常優雅、高效。
2.Dynamic Image Networks for Action Recognition
https://github.com/hbilen/dynamic-image-nets
CNN的輸入一般是圖片，針對輸入時視屏，能否將視屏壓縮成一張圖，以圖來表徵視屏的資訊？答案是可疑的，針對對影片中的RGB影像進行rank pooling處理，以此作為cnn的輸入。雖然最終的效果不是特別好，但是想法很nice。
