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A Review of Human Behavior Recognition Based on Deep Learning

机译：基于深度学习的人类行为识别研究述评

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Human behavior recognition is a research hotspot in the field of computer vision. This paper introduces and analyzes the methods of human motion and behavior recognition in the field of video in recent years, describes the main ways to build the network and the methods to optimize the network parameters to improve the model recognition effect, as well as the commonly used data sets. At present, human behavior recognition still needs to be further studied, and there are still great challenges in accuracy, number of model parameters and calculation amount.
机译：人类行为识别是计算机视觉领域的研究热点。本文介绍并分析了近年来视频领域的人体运动和行为识别方法，介绍了构建网络的主要方法和优化网络参数以提高模型识别效果的方法，以及常用的方法。使用的数据集。目前，人类行为识别尚需进一步研究，在准确性，模型参数数量和计算量方面仍存在很大的挑战。

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