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深度學習被運用于圖片分類、人物臉部識別和人物位置預測等識別領域。視頻人物動作識別可看作隨時間變化圖片的分類問題，所以圖片識別的深度學習方法也被大量使用在視頻人物動作識別研究中。與計算機視覺的其他領域相比，深度卷積神經網絡（ Convolutional Neural Network．CNN）在動作識別領域的表現并不突出，原因有以下兩點：第一，現今視頻數據集較小并且噪聲信息較多。視頻中目標的移動以及視角的變化增加了動作識別的難度，所以需要比圖片識別更多的訓練樣本。圖片數據集ImageNet每一類具有1 000個例子，而視頻數據集比如佛羅里達大學YouTube行為數據集（University of Central Florida YouTube action dataset 101．UCF101）每一類僅僅有100個例子，比圖片數據集少很多。第二，傳統卷積神經網絡結構不能充分地提取時間特征。視頻是一種按時變化數據，任意像素與其鄰域像素之間的相似性很大，具有很強的時間相關性與空間相關性，具有時空特征。然而卷積神經網絡通常用于單一、靜止的圖片，不能有效地提取出連續幀之間的關聯特征。
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