报告题目：基于多模态数据的人体行为识别

报告人：徐伟尧

时间：2021年12月1日15：00

地点：墨子楼S3301

光电工程学院

2021年11月30日

报告内容：

人体行为识别是通过对视频序列进行分析，提取相关的行为特征并识别出人体的行为类别，其在智能监控、无人驾驶和人机交互等方面有着非常广泛的应用前景，是人工智能、物联网技术等多个领域中最具有挑战和应用最广泛的研究分支之一。多模态数据的人体行为识别可以有效地结合使用多种不同模态的数据，充分挖掘不同模态数据的特性，构造更具有表达力的多模态特征，有效提高人体行为识别的性能。本报告将介绍人体行为识别技术的概念及背景，并针对不同模态的数据，介绍基于深度学习的人体行为识别算法和应用的相关工作，并展望未来的研究方向和趋势。