人工智能精细行为精细行为分析系统

1) 产品的核心技术

在人工智能研究领域，这一技能叫人体行为识别，是智能监控、人机交互、机器人等诸多应用的一项基础技术。以电影提到的老人智能看护场景为例，智能系统通过实时检测和分析老人的行动，判断老人是否正常吃饭、服药、是否保持低的运动量、是否有异常行动出现（例如摔倒）,从而及时给予提醒，确保老人的生活质量不会由于自居住而有所降低。二个例子是人机交互系统，通过对人的行为进行识别，猜测用户的“心思”，预测用户的意图，及时给予准确的响应。三个例子是医院的康复训练，通过对动作行为的规范程度做出识别，评估恢复程度以提供更好的康复指导等。

行为识别是一项具有挑战性的任务，受光照条件各异、视角多样性、背景复杂、类内变化大等诸多因素的影响。对行为识别的研究可以追溯到1973年，当时Johansson通过实验观察发现，人体的运动可以通过一些主要关节点的移动来描述，因此，只要10-12个关键节点的组合与追踪便能形成对诸多行为例如跳舞、走路、跑步等的刻画，做到通过人体关键节点的运动来识别行为。正因为如此，在Kinect的游戏中，系统根据深度图估计出的人体骨架（Skeleton，由人体的一些关节点的位置信息组成），对人的姿态动作进行判断，促成人机交互的实现。另一个重要分支则是基于RGB视频做行为动作识别。与RGB信息相比，骨架信息具有特征明确简单、不易受外观因素影响的优点。我们在这里主要探讨基于骨架的行为识别及检测。