【摘 要】
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行为识别是计算机视觉领域意义重大的热点研究问题，它经历了从手工设计特征表征到深度学习特征表达的发展过程。本文从传统行为识别模型和深度学习模型两个方面，对行为识别发展历程中产生的主流算法进行了归类梳理。传统行为识别模型主要包括了基于轮廓剪影、时空兴趣点、人体关节点、运动轨迹的特征描述的方法，其中，改进的密集轨迹方式拥有良好的鲁棒性和可靠性；深度学习网络架构主要有双流网络、3D卷积网络和混合网络。首先
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行为识别是计算机视觉领域意义重大的热点研究问题，它经历了从手工设计特征表征到深度学习特征表达的发展过程。本文从传统行为识别模型和深度学习模型两个方面，对行为识别发展历程中产生的主流算法进行了归类梳理。传统行为识别模型主要包括了基于轮廓剪影、时空兴趣点、人体关节点、运动轨迹的特征描述的方法，其中，改进的密集轨迹方式拥有良好的鲁棒性和可靠性；深度学习网络架构主要有双流网络、3D卷积网络和混合网络。首先，我们重点阐述了各行为识别算法的主要研究思路与创新点，并介绍了每类算法的模型架构、算法特色、适用情境等。
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