人工智能领域又有新突破！中科院自动化所提出用于行为识别的姿势外观联合建模网络PARNet

人工智能

2023-02-04 13:32:11

## 行为识别：当计算机学会了解我们

随着人工智能的蓬勃发展，计算机视觉领域也取得了长足的进步。其中，行为识别技术引起了广泛的关注。这项技术使计算机能够识别和理解人类的动作，例如行走、跑步、跳舞等，在视频监控、人机交互、医疗诊断等领域具有广阔的应用前景。

## 行为识别的挑战：捉摸不定的姿势

然而，行为识别任务也面临着重重挑战，其中最主要的便是姿势变化。不同行为往往伴随着不同的身体姿态，因此，计算机需要学会分辨姿势与行为之间的联系，才能准确识别行为。

## 姿势外观联合建模网络（PARNet）：破解姿势谜团

中科院自动化所的研究团队提出了创新性的行为识别方法——姿势外观联合建模网络（PARNet）。PARNet的独到之处在于，它能够同时学习姿势和外观信息，并利用二者之间的关联性识别行为。

不同于传统方法只关注单一信息，PARNet同时利用姿势和外观信息，提升了识别准确率。此外，PARNet采用端到端训练，直接从数据中学习姿势-外观关联，省去了传统方法中复杂的特征提取过程，进一步提升了训练效率和准确性。

## PARNet：行为识别领域的突破

PARNet在多个行为识别数据集上均取得了顶尖性能，证明了其有效性。这一成果发表在图像领域顶级期刊IEEE TIP上，为行为识别领域的发展提供了全新思路，并对视频监控、人机交互、医疗诊断等行业的发展带来积极影响。

## 代码示例：体验PARNet的强大

以下是使用Python实现PARNet的一个示例：

import tensorflow as tf

# 数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels))

# 模型
parnet = tf.keras.models.Model(inputs=[image_input, pose_input], outputs=prediction)

# 损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

# 优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 训练循环
for epoch in range(epochs):
    for batch in dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            predictions = parnet(batch)
            loss = loss_fn(batch[1], predictions)
        gradients = tape.gradient(loss, parnet.trainable_weights)
        optimizer.apply_gradients(zip(gradients, parnet.trainable_weights))