图3.4：行为动作的起止点目标回归曲线。在测试阶段，当起始点（终止点）的回归曲线到达局部峰值时，可以定位为行为动作的起始（结束）位置。

　　总结和展望

由于行为识别技术在智能监控、人机交互、视频序列理解、医疗健康等众多领域扮演着越来越重要的角色，研究人员正使出“洪荒之力”提高行为识别技术的准确度。说不定在不久的某一天，你家门口真会出现一个能读懂你的行为、和你“心有灵犀”的机器人，对于这一幕，你是不是和我们一样充满期待？

　　[1] https://movie.douban.com/subject/25757903/

　　[2] Gunnar Johansson. Visual perception of biological motion and a model for it is analysis. Perception and Psychophysics 14(2), pp 201–211, 1973.

　　[3] Alejandro Newell, Kaiyu Yang, Jia Deng. Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation, In ECCV, 2016.

　　[4] Zhe Cao, Tomas Simon, Shih-En Wei, Yaser Sheikh. Realtime Multi-person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields. arXiv preprint arXiv:1611.08050, 2016.

　　[5]

　　[6] CVPR2011 Tutorial on Human Activity Recognition.

　　[7] Wentao Zhu, Cuiling Lan, Junliang Xing, Wenjun Zeng, Yanghao Li, Li Shen, Xiaohui Xie. Co-Occurrence Feature Learning for Skeleton Based Action Recognition Using Regularized Deep LSTM Networks. In AAAI, 2016.

　　[8] Sijie Song, Cuiling Lan, Junliang Xing, Wenjun Zeng, Jiaying Liu. An End-to-End Spatio-Temporal Attention Model for Human Action Recognition from Skeleton Data. Accepted by AAAI, 2017.

　　[9] Yanghao Li, Cuiling Lan, Junliang Xing, Wenjun Zeng, Chunfeng Yuan, Jiaying Liu. Online Human Action Detection Using Joint Classification-Regression Recurrent Neural Networks. In ECCV, 2016.

　　作者简介

兰翠玲博士，微软亚洲研究院副研究员，从事计算机视觉，信号处理方面的研究。她的研究兴趣包括行为识别、姿态估计、深度学习、视频分析、视频压缩和通信等，并在多个顶级会议，期刊上发表了近20篇论文，如AAAI, ECCV, TCSVT等。

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