一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法.docxVIP

PAGE

1-

一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法

一、1.引言

随着社会的快速发展，人们对安全、健康和便利性提出了更高的要求。在众多领域中，行为识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，在智能监控系统、人机交互、虚拟现实等多个方面展现出了巨大的应用潜力。特别是在智能监控系统领域，行为识别技术可以帮助识别异常行为，提高公共安全水平。然而，由于人类行为表现复杂多变，如何准确、高效地识别和分类行为成为了一个具有挑战性的课题。

近年来，深度学习技术在行为识别领域取得了显著的成果。图卷积神经网络（GraphConvolutionalNetworks，GCN）作为一种新兴的深度学习模型，通过在图结构上进行卷积操作，能够有效地捕捉节点之间的关系，从而在行为识别任务中表现出色。然而，传统的GCN模型在处理复杂行为时，往往难以捕捉到行为序列中的时序信息，导致识别精度受到影响。为了解决这个问题，胶囊神经网络（CapsuleNetworks，CapsNets）被提出，旨在模拟人脑中神经元之间的层次结构和功能，以更好地处理时序信息。

本文提出了一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法。首先，我们利用图卷积网络对行为序列进行特征提取，通过构建行为序列的图结构，将空间信息转换为图上的节点关系，从而捕捉到行为序列中的全局特征。接着，我们引入胶囊神经网络，通过动态路由机制对提取到的特征进行优化，使其能够更好地表示行为序列中的时序信息。最后，通过实验验证了所提出方法的有效性，结果表明，该方法在多个行为识别数据集上均取得了较高的识别精度。

在接下来的章节中，我们将详细介绍基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法。首先，我们将详细介绍图卷积网络的基本原理和结构，以及如何将其应用于行为识别任务。然后，我们将详细介绍胶囊神经网络的设计原理和动态路由机制，并阐述如何将其与图卷积网络结合，以实现行为序列的时序信息捕捉。最后，我们将通过实验结果展示所提出方法在行为识别任务中的优越性能。

二、2.基于图卷积的行为识别方法

(1)图卷积神经网络（GraphConvolutionalNetworks，GCN）是一种专门针对图结构数据的深度学习模型。在行为识别领域，GCN能够通过捕捉图中的节点关系，有效地提取行为序列的特征。具体来说，GCN通过对图中的每个节点进行卷积操作，将节点自身的特征与其邻居节点的特征进行融合，从而实现特征的表示和学习。这种方法在行为识别任务中展现出显著优势，因为它能够同时考虑到行为序列中不同时刻的行为特征及其相互关系。

(2)在具体实现上，GCN通常采用以下步骤进行行为识别：首先，构建行为序列的图结构，其中每个节点代表一个行为实例，边代表行为实例之间的时间或空间关系。然后，定义一个图卷积层，该层通过卷积操作将节点特征与其邻居节点的特征进行融合。在实践中，常用的图卷积层包括Levywalk-basedGCN和Chebyshevpolynomial-basedGCN等。例如，在UCR数据集上，通过使用Chebyshevpolynomial-basedGCN，行为识别模型的准确率从传统的支持向量机（SVM）方法的72%提高到了83%，显示出GCN在行为识别任务中的优越性能。

(3)除了准确率的提升，GCN在行为识别任务中还表现出良好的泛化能力。以实际应用为例，在某智能监控系统项目中，GCN被用于识别和分类公共区域内的异常行为。通过将监控视频中的行为序列转化为图结构，并应用GCN进行特征提取，系统成功识别出如打架、吸烟等违规行为，有效提高了公共安全水平。此外，GCN在处理大规模行为数据时也表现出良好的效率，例如在大型视频数据集上，GCN只需几个小时即可完成训练过程，这对于实时行为识别具有重要意义。

三、3.基于胶囊神经网络的行为识别方法

(1)胶囊神经网络（CapsuleNetworks，CapsNets）是由GeoffreyHinton等研究者提出的一种新型神经网络架构，旨在模拟人脑中神经元之间的层次结构和功能。在行为识别领域，CapsNets通过引入动态路由机制，能够有效地捕捉行为序列中的时序信息，从而提高识别精度。与传统的卷积神经网络（CNNs）相比，CapsNets能够更好地处理复杂的行为模式，尤其是在面对变化多端的行为序列时。

(2)CapsNets的核心思想是将每个胶囊视为一个编码器，负责学习特定类型的行为特征。这些胶囊能够对输入的行为序列进行编码，并将编码后的特征传递给下一层。在动态路由过程中，每个胶囊根据其邻居胶囊的输出，动态调整自己的输出，以确保只有与特定类型的行为特征相关的胶囊能够被激活。这种机制使得CapsNets能够对行为进行细粒度的识别，例如在视频监控中区分行走、奔跑、跳跃等不同的行为动作。

(3)在实际应