技术原理

【以理解人类为中心的人工智能】石恒麟|人工智能中面向人类的行为分析

本专题发表于《西北大学学报》(自然科学版)2020年第3期

主持人语

随着科学技术的快速发展,人工智能技术已被广泛应用于人类生活的各个方面。为了让人工智能更好地服务于人类,首要需求是“理解人类”:理解人的情感和行为,进而模仿人类与人交流。因此,我们认为以理解人类为中心的人工智能技术将是一个重要的研究方向。与理解人类的语音信号分析和自然语言处理问题不同,计算机视觉任务更加宽泛。在当前的计算机视觉领域,面向理解人类的研究主要集中在人脸分析和行为分析。针对这一新兴的研究热点,本栏目将探讨基于计算机视觉的人脸表情识别、表情合成和行为分析等相关问题,提出解决办法,为以理解人类为中心的人工智能技术应用抛砖引玉。
【主持人】彭进业,教授,博士生导师,西北大学信息科学与技术学院院长,教育部创新团队负责人。

专题目录

以理解人类为中心的人工智能
1.MeGAN:基于多任务增强生成对抗网络的图像合成(彭进业,曹煜,章勇勤,彭先霖,李展,王珺,张群喜,杨蕊)
2.基于空时注意力网络的面部表情识别(冯晓毅,黄东,崔少星,王坤伟)
3.人工智能中面向人类的行为分析(石恒麟,赵国英)

人工智能中面向人类的行为分析

作者:石恒麟1,赵国英1,2

单位:1.奥卢大学机器视觉与信号分析中心;2.西北大学 信息科学与技术学院

本文OSID码
(扫描可与本文作者进行学术交流)

摘要

随着海量训练数据的获得、深度学习技术的进步和相关知识的积累,人工智能在近十年里取得了举世瞩目的进步。在接下来的几年里,人们将迫切地需要以人为中心的人工智能应用。该文希望通过对行为识别相关研究的介绍,让读者了解在开发面向理解人类的人工智能应用上所取得的进步。首先,从行为检测和行为识别两个子任务概述了行为分析,并讨论了该任务中的难点;其次,列举了可用于行为分析的数据模态以及当前被广泛使用的数据库;然后,介绍了当前用于行为识别研究的主要工具,如卷积神经网络和循环神经网络;最后,总结了近十年典型的行为识别方法,包括深度学习出现之前的传统方法和深度学习方法。

关键词

人工智能;机器学习;神经网络;行为分析;行为识别;行为检测

作者简介

石恒麟,男,山东诸城人,从事基于机器视觉的微动作分析研究。

通信作者:赵国英,女,山东聊城人,教授,博士生导师,入选陕西省“百人计划”,从事计算机视觉、机器学习和情感智能等研究。

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