【技术综述】视频分类／行为识别研究综述，从数据集到方法

视频分类/行为识别是计算机视觉领域中非常有挑战性的课题，因为其不仅仅要分析目标体的空间信息，还要分析时间维度上的信息，如何更好的提取出空间-时间特征是问题的关键。本文总结了该领域的技术进展和相关数据集，技术进展从传统特征法到深度学习中的3DCNN，LSTM，Two-Stream等。

1 视频分类/行为识别问题

首先我们要明确这是一个什么问题，基于视频的行为识别包括两个主要问题，即行为定位和行为识别。行为定位即找到有行为的视频片段，与2D图像的目标定位任务相似。而行为识别即对该视频片段的行为进行分类识别，与2D图像的分类任务相似。

本文聚焦的是行为识别，即对整个视频输入序列进行视频分类，一般都是经过裁剪后的视频切片。接下来从数据集的发展，传统方法，深度学习方法几个方向进行总结。

2 视频分类/行为分析重要数据集

深度学习任务的提升往往伴随着数据集的发展，视频分类/行为识别相关的数据集非常多，这里先给大家介绍在论文评测中最常见的3个数据集。

2.1 HMDB-51

HMDB-51共51个类别，6766个短视频。数据集地址：http://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/#dataset，发布于2011年。

数据来源非常广泛，包括电影，一些现有的公开数据集，YouTube视频等。从中选择了51个类别，每一个类别包含101个以上视频。

分为5大类：

下面是其中一些维度的统计，包括姿态，相机运动等。

51个类别的展示如下：

2.2 UCF-101

UCF-101共101个类别，13320个短视频。数据集地址：https://www.crcv.ucf.edu/research/data-sets/human-actions/ucf101/，发布于2012年。

UCF-101是目前动作类别数、样本数最多的数据集之一，包含5大类动作：人与物体互动、人体动作、人与人互动、乐器演奏、体育运动。总共包括在自然环境下101种人类动作，每一类由25个人做动作，每个人做4-7组，视频大小为320×240。正因为类别众多加上在动作的采集上具有非常大的多样性，如相机运行、外观变化、姿态变化、物体比例变化、背景变化等等，所以也成为了当前难度最高的动作类数据集挑战之一。

各个类别的分布如上，相对还是比较均匀的，UCF-101是视频分类/行为识别方法必须评测的标准。

2.3 Kinetics-700 dataset

Kinetics-700 dataset被用于ActivityNet比赛，包含约650000个视频，700个类别。数据集地址：https://deepmind.com/research/open-source/open-source-datasets/kinetics/，发布于2019年。

ActivityNet比赛始于2016的CVPR，是与ImageNet齐名的在视频理解方面最重要的比赛。在这个比赛下的Task A–Trimmed Action Recognition比赛是一个视频分类比赛，2019年的比赛使用kinetics-700数据集，在此之前还有2017年的kinetics-400和2018年的kinetics-600。

数据集是Google的deepmind团队提供，每个类别至少600个视频以上，每段视频持续10秒左右，标注一个唯一的类别。行为主要分为三大类：人与物互动，比如演奏乐器；人人互动，比如握手、拥抱；运动等。即person、person-person、person-object。

除了以上数据集，比较重要的还有Sports-1M，YouTube-8M等，篇幅所限，就不一一描述，大家可以参考文献[1]。

如果不能下载数据集，可以移步有三AI知识星球获取。

3 传统有监督特征提取方法

传统的方法通过提取关键点的特征来对视频进行描述，以时空关键点，密集轨迹方法等为代表。

3.1 时空关键点(space-time interest points)

基于时空关键点的核心思想是：视频图像中的关键点通常是在时空维度上发生强烈变化的数据，这些数据反应了目标运动的重要信息[2]。

比如一个人挥舞手掌，手掌一定会在前后帧中发生最大移动，其周围图像数据发生变化最大。而这个人的身体其他部位却变化很小，数据几乎保持不变。如果能将这个变化数据提取出来，并且进一步分析其位置信息，那么可以用于区分其他动作。

时空关键点的提取方法是对空间关键点方法的扩展，空间关键点的提取则是基于多尺度的图像表达，这里的时空关键点就是将2D Harris角点的检测方法拓展到了3D，具体求解方法非常复杂读者需要自行了解，篇幅问题就不讲述了。

得到了这些点之后，基于点的一次到四次偏导数，组合成一个34维的特征向量，使用k-means对这些特征向量进行了聚类。

除了harris，经典的2D描述子SIFT被拓展到3D空间[3]，示意图如下：

上图从左至右分别展示了2D SIFT特征，多个时间片的2D SIFT特征，以及3D SIFT特征，后两者的区别在于计算区域的不同，3D SIFT的每一个关键点包含3个值，幅度和两个角度

统计关键点时空周围的梯度直方图就可以形成特征描述子，然后对所有的特征描述子进行k-means聚类，划分类别，形成词汇“word”。所有不同word就构成了一个vocabulary，每个视频就可以通过出现在这个vocabulary中词汇的数量来进行描述，最后训练一个SVM或者感知器来进行动作识别。

除了以上的两种特征，还有HOG3D等，感兴趣的读者可以自行阅读。

3.2 密集轨迹(dense-trajectories)[4]

时空关键点是编码时空坐标中的视频信息，而轨迹法iDT(improved Dense Trajectories)是另一种非常经典的方法，它追踪给定坐标图像沿时间的变化。

iDT算法包含三个步骤：密集采样特征点，特征轨迹跟踪和基于轨迹的特征提取。

密集采样是对不同尺度下的图像进行规则采样，不过真正被用于跟踪等不是所有点，因为平滑区域的点没有跟踪意义，通过计算每个像素点自相关矩阵的特征值，并设置阈值去除低于阈值的特征点来实现这个选择。

对轨迹的追踪是通过光流，首先计算图像光流速率(ut, vt)，然后通过这个速率来描述图像运动轨迹：

wt是密集光流场，M是中值滤波器，得到的一系列点形成了一个轨迹。由于轨迹会随着时间漂移，可能会从初始位置移动到很远的地方。所以论文对轨迹追踪距离做了限制，首先将帧数限制在L内，而且轨迹空间范围限制在WxW范围，如果被追踪点不在这个范围，就重新采样进行追踪，这样可以保证轨迹的密度不会稀疏。

除了轨迹形状特征，还提取了HOG，HOF(histogram of flow)以及MBH(motion boundary histogram)等特征。其中HOG特征计算的是灰度图像梯度的直方图，HOF计算的是光流的直方图，MBH计算的是光流梯度的直方图，也可以理解为在光流图像上计算的HOG特征，它反应了不同像素之间的相对运动。

以HOG特征为例，在一个长度为L的轨迹的各帧图像上取特征点周围大小为N×N的区域，将其在空间和时间上进行划分。假如空间划分为2*2，时间划分为3份，bins为8，则HOG特征维度为2*2*3*8=96，HOF特征和MBH特征计算类似。

提取出HOG等信息后，接下来具体的分类与上面基于时空关键点的方法类似，不再赘述。

4 深度学习方法

当前基于CNN的方法不需要手动提取特征，性能已经完全超越传统方法，以3D卷积，RNN/LSTM时序模型，双流法等模型为代表。

4.1 3D卷积[5]

视频相对于图像多出了一个维度，而3D卷积正好可以用于处理这个维度，因此也非常适合视频分类任务，缺点是计算量比较大，下图展示了一个简单的3D模型。

4.2 RNN/LSTM[6]

视频和语音信号都是时序信号，而RNN和LSTM正是处理时序信号的模型。如下图所示，通过CNN对每一个视频帧提取特征，使用LSTM建模时序关系。

4.3 双流法(two-stream)[7]

双流法包含两个通道，一个是RGB图像通道，用于建模空间信息。一个是光流通道，用于建模时序信息。两者联合训练，并进行信息融合。