大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
一. 提出背景
目标：给定一段视频，通过分析，得到里面人员的动作行为。
问题：可以定义为一个分类问题，通过对预定的样本进行分类训练，解决一个输入视频的多分类问题。
这里提出的问题是简单的图片(视频)分类问题，该问题的前提条件是：场景目标为单人，并且占据图片比较大的比例，如下图所示：
还有一类问题是基于行人检测，去估计行人的姿态和动作，暂时不在本篇讨论范围内。
二. 行为识别的发展
和其他领域一样，我们还是先从未被深度学习攻占的传统方法讲起，我们标记的里程碑算法是 iDT。
iDT 方法是基于 DT(Dense Trajectories)方法，第一印象可以理解为 稠密光流 的轨迹。
如图所示，我们将算法描述为以下步骤：
1)在原始图像多尺度上进行密集特征点采样，采样间隔为W(上图左)；
2)进行有效的特征点筛选(只保留有用的)，这里选用的方式是基于自相关矩阵的特征值；
和直接通过surf去选择特征点的思路基本上一样。
该 Step 形成空域信息。
3)跟踪特征点，在时间轴形成特征点的轨迹序列(上图中)；
该 Step 形成时域信息。
4)对应每个时间片上的每个特征点，在该点影响范围内 分别进行特征采样(HOG、HOF、MBH)(上图右)，
对序列进行编码(Fisher Vector)，得到 Total 特征；
5)采用分类器(SVM)进行分类；
具体方法不再展开，这里可能存在的问题是： 运动的背景可能会对光流有很大的影响。
基于这个假设，iDT 的改进方法通过估计相机的运动模型来消除背景影响，即通过 SurF 特征匹配来估算相邻帧的投影变换矩阵。另外，论文设置了一个 Human Detector 来消除 人员变换 对运动模型估算的影响(框内不参与估算)。
三. 深度学习方法
深度学习方法攻占该领域的时间是2014年，开山之作也是具有代表性的 Two Stream 方法。
来看其框架图：
描述非常清晰，通过CNN网络对 single frame 提取图像的特征信息，下面通过多帧间的密集光流(与iDT类似)提出时域信息，后面通过 fusion＋分类来输出结果。
针对 Two Stream 的改进比较多，主要思路包括 网络的改进、Fusion 方法、结合RNN(LSTM)、选择Key Frame等， 这里没有太多创新的东西，可以自己refer一下。
这里重点提一下 C3D Network，也就是3D卷积。
来看示意图：
与传统卷积的区别就在于将平面特征的提取扩展到3维，将空域特征和时域特征同时提取，该方法相比传统的2D方法，效率有明显的提高，基于VGG-like网络帧率达到了300FPS＋。
虽然精度并不高，但是C3D是该方向上的一个创新，同样的基于视频的Task也将C3D看作是一个比较好的方法：
四. 参考数据集
Action Recognition 相关数据库比较多，这里仅列出几个常用的供参考：
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