学习有效的事件模型以识别大量的人类行为

一种用于人类活动分类的微多普勒信号分析的自适应S方法

使用差分进化快速检测人类

人类行为识别的目的是通过一系列的观察，对人类的动作类型、行为模式进行分析和识别，并使用自然语言等方式对其进行描述的计算机技术。由于人类行为的复杂性和多样性，往往识别出的结果是多样性的，并且连带着行为类型的概率输出的。随着信息技术的发展，各种移动设备和可穿戴设备正在以加速度的方式增长，其性能和嵌入的传感器也变的多样化，例如：高清相机、光传感器、陀螺仪传感器、加速度传感器、GPS以及温度传感器等。各种各样的传感器都在时刻的记录着使用者的信息，这些记录信息不仅可以用于用户位置的预测，也可以进行用户行为的识别等。本文使用了智能设备加速度传感器的数据，结合支持向量机的特性进行人类行为识别模型的设计和应用

上图视频测试链接：https://www.bilibili.com/video/BV13E411c7Mv/ 1. 3D卷积神经网络 相比于2D 卷积神经网络，3D卷积神经网络更能很好的利用视频中的时序信息。因此，其主要应用视频、行为识别等领域居多。3D卷积神经网络是将时间维度看成了第三维。 人类行为识别的实际应用： 安防监控。（检测识别异常行为：如打架，偷东西等） 监视和培训新人工作来确保任务执行正确。（例如，鸡蛋灌饼制作程序：和面，擀面团，打鸡蛋，摊饼等动作） 判断检测食品服务人员是否按规定洗手。 自动对视频数据分类。 人类的行为识别，在实际生活环境中，在不同的场景会存在着背景杂乱、遮挡和视

基于多视角步态的人类识别的视图不变判别投影

人类影响指数（HII）是表征人类活动影响的量化指标，美国哥伦比亚大学野生动物保护协会(WCS)和国际地球科学信息网络中心(CIESIN)开发的全球人类影响指数数据集（Global Human Influence Index v2），综合考虑了人口密度，土地利用/基础设施(建成区、夜间灯光、土地覆盖)和交通线路(海岸线、公路、铁路、通航河流)等因素

使用unity apr player插件制作,包含3个场景例子.

降维分析里面最基础的方法

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