基于双流网络的人体行为特征识别研究

来源：计算机测量与控制杂志2026年第4期北京时间：

作者：任伟建,窦卓,霍凤财,任璐,张永丰,孙勤江

摘要：人体行为特征识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，在实际生活中有着广泛的应用，其研究方法可以分为基于传统方法和基于深度学习的方法；双流网络作为基于深度学习方法中较为经典的网络，其将视频序列分为时间和空间两种特征的思想为研究者们提供了丰富的思路；从基于3D-CNN的双流网络、融合LSTM的双流网络、基于图卷积的双流网络和引入注意力机制的双流网络四个方面分别探讨双流网络的研究现状，分析各类方法的局限性，梳理双流网络发展的关键节点并总结每种方法的优缺点及应用场景；列举常用数据集；概述人体行为特征识别的应用；指出目前面临的挑战并对未来进行展望。

关键词：人体行为特征识别;深度学习;双流网络;注意力;骨骼

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61933007,61873058)；河北省自然科学基金面上项目(D2022107001)。