基于深度学习的人体行为识别算法综述_朱煜
基于深度学习的人体姿态识别算法研究
基于深度学习的人体姿态识别算法研究人体姿态识别一直是计算机视觉领域的研究热点之一，它对于人机交互、动作分析和行为识别等应用具有重要意义。
随着深度学习在图像处理领域的快速发展，基于深度学习的人体姿态识别算法逐渐取得了令人瞩目的成果。
本文将重点研究基于深度学习的人体姿态识别算法及其应用。
一、算法原理基于深度学习的人体姿态识别算法主要利用深度神经网络来提取图像的特征，并通过训练模型来实现人体姿态的准确预测。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种专门用于图像处理的深度学习网络。
它通过卷积层、池化层和全连接层来完成特征提取和分类任务。
在人体姿态识别中，CNN可以通过多层卷积和池化操作对图像进行特征提取，然后通过全连接层进行分类预测。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习网络。
它通过将当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态进行联合运算，来对序列数据进行建模和预测。
在人体姿态识别中，RNN可以用来处理连续的图像序列，从而捕捉到姿态的时间变化信息。
二、数据集与标注在进行人体姿态识别算法研究时，通常需要一个包含人体姿态标注的数据集。
例如，常用的数据集包括MPII Human Pose Dataset、COCO Dataset等。
这些数据集中包含了大量的真实图像和相应的人体姿态标注信息，可以用于算法的训练和评估。
人体姿态标注通常是通过手工标注或者使用专业设备进行获取。
手工标注可以通过人工标注软件，对关键点（例如头部、肩部、手肘、膝盖等）进行标注。
而使用专业设备，例如深度相机、惯性测量装置等，可以实时获取人体姿态信息并标注。
三、算法实现与优化基于深度学习的人体姿态识别算法的实现可以使用流行的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch等。
《2024年基于深度学习的人体行为识别算法综述》范文
《基于深度学习的人体行为识别算法综述》篇一一、引言人体行为识别（HBR）技术已经成为近年来人工智能领域的热门研究方向之一。
深度学习的发展与计算机视觉的深度挖掘使HBR得到了更加广阔的视野与实质性进步。
本文将围绕基于深度学习的人体行为识别算法展开综述，旨在探讨该领域的主要技术方法、进展以及面临的挑战。
二、深度学习与人体行为识别深度学习在计算机视觉领域的广泛应用为人体行为识别提供了强有力的工具。
基于深度学习的HBR方法通常依赖于大量标记数据进行模型训练，其目的在于理解和模拟人体的动作、姿势及行为的特征模式。
其中，基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、以及近年大火的变换器网络等是主要的算法模型。
三、主要算法与技术方法1. 基于卷积神经网络的人体行为识别：卷积神经网络在图像处理和特征提取方面具有显著优势，通过多层卷积和池化操作，可以有效地从视频序列中提取出人体行为的时空特征。
2. 基于循环神经网络的人体行为识别：循环神经网络擅长处理序列数据，如视频帧序列等。
通过捕捉时间序列信息，RNN可以有效地处理时间连续的、动态的人体行为。
3. 基于变换器网络的人体行为识别：随着自注意力机制的引入，变换器网络在自然语言处理领域取得了显著成果。
近年来，也有研究者将其应用于人体行为识别领域，以提升对时空特征的捕捉能力。
4. 融合多种特征的人体行为识别：为了提高识别的准确率，许多研究者尝试将多种特征（如颜色、纹理、运动等）进行融合，以获得更全面的信息。
此外，还有一些方法尝试将深度学习与其他机器学习方法进行融合，如支持向量机（SVM）等。
四、进展与挑战随着技术的不断发展，基于深度学习的人体行为识别在准确性、鲁棒性等方面都取得了显著的进步。
特别是在大型数据集的支持下，许多模型的表现有了显著的提升。
然而，仍然面临着诸多挑战，如复杂场景的适应性问题、遮挡情况下的动作识别问题等。
此外，目前HBR领域还存在着大量的计算资源需求、对不同人的通用性问题等挑战。
《2024年基于深度学习的人体行为识别算法综述》范文
《基于深度学习的人体行为识别算法综述》篇一一、引言随着深度学习技术的快速发展，人体行为识别在智能监控、人机交互、医疗康复等领域的应用越来越广泛。
基于深度学习的人体行为识别算法已成为研究热点，其准确性和效率不断提高。
本文旨在综述基于深度学习的人体行为识别算法的最新进展，分析其优缺点，为相关研究提供参考。
二、深度学习在人体行为识别中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，从大量数据中自动提取特征，具有强大的特征学习和表示能力。
在人体行为识别中，深度学习主要应用于视频序列的图像处理和特征提取。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，广泛应用于图像处理和视频分析。
在人体行为识别中，CNN可以自动提取视频中的时空特征，如骨骼序列、关节角度等。
通过训练，CNN可以学习到不同行为之间的差异，从而实现行为识别。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络可以处理具有时序依赖性的数据，如视频序列。
在人体行为识别中，RNN可以通过捕捉时间序列上的上下文信息，提取更丰富的行为特征。
同时，RNN还可以根据视频中的人体姿态、动作等变化预测未来行为。
3. 长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，能够解决RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。
在人体行为识别中，LSTM可以捕捉到视频中长时间的行为模式和上下文信息，提高识别的准确性和稳定性。
三、基于深度学习的人体行为识别算法综述基于深度学习的人体行为识别算法主要包括基于单一模型的方法和基于多模型融合的方法。
1. 基于单一模型的方法基于单一模型的方法主要采用CNN、RNN或LSTM等单一模型进行人体行为识别。
其中，CNN主要用于提取时空特征，RNN和LSTM则用于捕捉时序信息。
这些方法具有计算效率高、模型简单的优点，但可能存在特征提取不全面、易受外界干扰等问题。
2. 基于多模型融合的方法基于多模型融合的方法采用多种模型进行人体行为识别，通过融合不同模型的特征或结果提高识别的准确性和鲁棒性。
《基于深度学习的人体行为识别技术研究》
《基于深度学习的人体行为识别技术研究》一、引言人体行为识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其在智能监控、人机交互、医疗康复等领域具有广泛的应用前景。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，人体行为识别技术也取得了显著的进步。
本文将重点介绍基于深度学习的人体行为识别技术的研究现状、方法、挑战以及未来发展方向。
二、深度学习在人体行为识别中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作方式的机器学习方法，具有强大的特征学习和表达能力。
在人体行为识别中，深度学习主要通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术对视频或图像中的信息进行学习和分析，从而实现对人体行为的识别。
在卷积神经网络方面，研究者们通过构建多层次的神经网络结构，自动从原始数据中提取出有效的特征信息，进而实现对人体行为的分类和识别。
在循环神经网络方面，研究者们利用其强大的序列处理能力，对视频中的时序信息进行建模和分析，从而实现对人体行为的精确识别。
三、人体行为识别的研究方法目前，基于深度学习的人体行为识别主要采用两种方法：基于骨骼信息的方法和基于图像/视频的方法。
基于骨骼信息的方法主要通过对人体骨骼关节进行跟踪和运动分析，提取出有效的行为特征进行识别。
该方法在光照条件变化、背景复杂等情况下具有较好的鲁棒性。
基于图像/视频的方法则是直接对图像或视频进行学习和分析，提取出人体行为的特征信息。
该方法在处理复杂行为和动态场景时具有较高的准确性。
四、挑战与问题尽管基于深度学习的人体行为识别技术已经取得了显著的进步，但仍面临一些挑战和问题。
首先，数据集的多样性和规模对于提高识别准确率至关重要。
目前，公开可用的数据集往往存在标注不准确、场景单一等问题，导致模型泛化能力不足。
其次，对于复杂的行为和动态场景的识别仍存在困难。
由于人体行为的多样性和复杂性，如何从海量数据中提取出有效的特征信息仍是一个难题。
此外，实时性和计算资源也是人体行为识别中的一个重要问题。
《2024年基于深度学习的人体行为识别算法综述》范文
《基于深度学习的人体行为识别算法综述》篇一一、引言人体行为识别（HBR，Human Behavior Recognition）技术已经成为近年来计算机视觉领域的热门研究方向，它在安防监控、医疗保健、人机交互等领域都有广泛应用。
传统的行为识别方法往往依赖手工特征提取，但在处理复杂的人体行为时往往显得力不从心。
近年来，深度学习技术的发展为人体行为识别带来了新的可能性。
本文将针对基于深度学习的人体行为识别算法进行综述，以期为相关领域的研究提供参考。
二、深度学习在人体行为识别中的应用1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最为常见的网络结构之一，其在图像处理和视频分析方面具有显著优势。
在人体行为识别中，CNN可以自动学习从原始视频中提取有用的特征信息，从而减少手工特征提取的复杂性。
具体而言，CNN可以提取视频帧中的空间信息，如人体姿态、动作等，为后续的行为识别提供支持。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络在处理序列数据方面具有显著优势，因此在人体行为识别中也有广泛应用。
由于人体行为通常是一个连续的过程，包含时间上的动态变化信息，因此循环神经网络可以很好地捕捉这种时间依赖性。
在具体应用中，RNN可以通过处理视频帧序列来提取人体行为的时序信息，提高识别的准确性。
3. 深度学习框架的融合除了单一的深度学习模型外，还有一些研究将不同的深度学习框架进行融合，以提高人体行为识别的性能。
例如，将CNN 和RNN进行结合，利用CNN提取空间特征，RNN提取时序特征，从而实现更准确的行为识别。
此外，还有研究者结合自注意力机制等高级算法进一步提高模型的表达能力。
三、深度学习人体行为识别的挑战与前景尽管深度学习在人体行为识别中取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。
首先，在实际场景中，人体行为的多样性和复杂性使得模型需要具有较强的泛化能力。
其次，对于不同场景和背景下的视频数据，模型的鲁棒性有待进一步提高。
此外，现有的深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，这在实际应用中可能会带来成本问题。
基于深度学习的人体姿态估计与行为识别技术研究
基于深度学习的人体姿态估计与行为识别技术研究深度学习技术的迅速发展在计算机视觉领域引起了巨大的关注。
其中，人体姿态估计与行为识别技术在许多应用中扮演着重要的角色，如动作捕捉、姿态分析、人机交互等。
本文将讨论基于深度学习的人体姿态估计与行为识别技术的研究进展和应用。
人体姿态估计是指从图像或视频中准确地推断出人体的姿态和关节角度。
过去的研究主要依赖于手工设计的特征和传统的机器学习方法。
然而，这些方法的性能受限于特征表示能力和模型的泛化能力。
随着深度学习的兴起，基于深度神经网络的人体姿态估计方法取得了巨大的进展。
一种常用的深度学习方法是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。
通过使用CNN对图像进行端到端的处理，可以自动学习图像的特征表示和关节位置的回归模型。
例如，一种经典的CNN架构是基于VGGNet的方法，它通过多个卷积层和全连接层来提取特征和回归关节位置。
此外，还有一些网络架构专门设计用于人体姿态估计，如Hourglass网络，它通过堆叠多个子网络来增强特征提取和关节位置回归的性能。
除了CNN，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）也被广泛应用于人体姿态估计和行为识别。
RNN可以建模时间序列数据的依赖关系，适用于视频序列中的姿态估计任务。
例如，LongShort-Term Memory（LSTM）网络是一种常用的RNN架构，具有记忆单元和门控单元，可以有效地捕捉长期依赖关系。
除了人体姿态估计，深度学习技术在人体行为识别方面也取得了显著的进展。
人体行为识别是指从视觉数据中识别出人类的动作或行为。
深度学习方法通过对图像或视频进行特征提取和分类，实现了高准确率的人体行为识别。
这些方法通常采用3D卷积神经网络或融合多个视图的方法，以捕捉时间和空间信息。
同时，一些研究还将关联关系模型引入人体行为识别，用于建模人体部分之间的关系，并提高分类的准确性。
人体姿态识别与追踪算法综述
人体姿态识别与追踪算法综述摘要：人体姿态识别与追踪算法在计算机视觉和机器人领域具有重要的应用价值。
本文综述了人体姿态识别与追踪的相关算法和技术，包括基于深度学习的方法、基于传统机器学习的方法以及基于传感器的方法。
同时，我们还探讨了算法的优缺点以及未来的发展方向。
1. 引言人体姿态识别与追踪算法是一种通过计算机视觉技术对人体姿态进行自动检测的方法。
它在人机交互、智能驾驶、运动分析等领域具有广泛的应用。
本文将综述目前常见的人体姿态识别与追踪算法，并对其进行分析和比较。
2. 基于深度学习的方法深度学习在图像处理领域取得了显著的成果，也被广泛应用于人体姿态识别与追踪任务。
基于深度学习的人体姿态识别算法主要基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
例如，OpenPose算法通过将人体姿态识别问题转化为关键点检测问题，使用了一个多阶段的卷积神经网络来预测人体的关键点坐标。
Hourglass网络通过堆叠多个子网络来提取多尺度特征，从而更加准确地估计人体姿态。
这些基于深度学习的方法在准确性和鲁棒性方面取得了显著的提升。
3. 基于传统机器学习的方法除了深度学习方法，传统的机器学习方法也被应用于人体姿态识别与追踪任务。
这些方法主要基于特征提取和分类器训练两个步骤。
例如，隐马尔可夫模型（HMM）被广泛用于动作识别和轨迹追踪。
支持向量机（SVM）在人体姿态的分类和识别中表现出良好的性能。
这些传统机器学习方法在一些特定场景下仍然具有一定的应用优势。
4. 基于传感器的方法传感器在人体姿态识别与追踪中扮演重要角色。
通过使用传感器，可以获取更加精确和丰富的人体姿态信息。
例如，惯性测量单元（IMU）可以用于测量人体的运动状态，通过与图像处理算法结合使用，可以实现更加准确的人体姿态识别。
此外，激光扫描仪、红外热像仪等传感器也可以用于获取人体姿态相关的信息。
5. 算法的优缺点不同的人体姿态识别与追踪算法具有各自的优缺点。
基于深度学习的方法虽然在准确性方面表现出色，但其模型复杂度高，对硬件要求较高，且需要大量的训练数据。
基于深度学习的人体动作识别算法研究
基于深度学习的人体动作识别算法研究随着深度学习技术的不断发展，人体动作识别算法也取得了显著的进展。
在日常生活和工业生产中，人体动作识别技术可以被广泛应用，比如智能监控、体感游戏、健康管理等。
本文将探讨基于深度学习的人体动作识别算法的研究现状和发展趋势。
深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络学习数据的高级抽象表示，能够有效地挖掘数据背后的特征信息。
在人体动作识别领域，深度学习技术可以帮助识别人体关节的运动轨迹、姿势和动作类型。
目前，基于深度学习的人体动作识别算法主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度强化学习等。
卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，通过卷积层、池化层和全连接层等结构提取图像特征。
在人体动作识别中，可以将视频序列分解成一系列图像帧，然后将每一帧输入到卷积神经网络中进行特征提取和分类。
通过训练大量不同人体动作的视频数据，CNN可以自动学习到人体姿势的抽象表示，实现高效准确的动作识别。
循环神经网络是一种适用于处理序列数据的深度学习模型，通过循环结构实现信息的传递和记忆。
在人体动作识别中，RNN可以捕捉时序信息，识别动作序列的上下文关系。
通过训练多个时间步长的视频序列数据，RNN可以学习到人体动作之间的时间依赖性，对长期动作进行准确识别。
深度强化学习是一种通过奖励机制来优化决策策略的深度学习技术，在人体动作识别中可以用于学习动作序列的最佳执行策略。
通过将人体动作识别任务建模成马尔可夫决策过程，深度强化学习可以学习到最优动作策略，在不同环境下实现智能的人体动作识别。
除了传统的深度学习模型，还有一些新的技术被引入到人体动作识别领域，比如注意力机制、生成对抗网络等。
注意力机制可以帮助模型在处理长序列数据时更加关注重要的动作片段，提高动作识别的准确度。
生成对抗网络可以通过生成虚拟的动作数据来扩充训练集，提高模型的泛化能力。
未来，基于深度学习的人体动作识别算法将继续发展，主要体现在以下几个方面。
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1 传统的特征提取方法
传统特征提取方法一般是通过人工观察和设计, 手动设计出能够表征动作特征的特征提取方法. 人 体行为识别特征提取方法主要分为两部分: 基于人 体几何或者运动信息的特征提取方法和基于时空兴 趣点的特征提取方法.
1.1 基于人体几何特征或运动信息的特征提取方法
Recommended by Associate Editor KE Deng-Feng 1. 华东理工大学信息科学与工程学院 上海 200237 1. School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237
收稿日期 2015-10-31 录用日期 2016-04-18 Manuscript received October 31, 2015; accepted April 18, 2016 国家自然科学基金 (61370174, 61271349), 中央高校基本科研业务费 专项资金 (WH1214015) 资助 Supported by National Natural Science Foundation of China (61370174, 61271349) and the Fundamental Research Funds for the Central Universities (WH1214015) 本文责任编委 柯登峰
Fig. 1
图 1 动作识别原理框图 The flowchart of action recognition
人体行为识别特征提取方法早期有基于人体几
6期
朱煜等: 基于深度学习的人体行为识别算法综述
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何 特 征 的 计 算 方 法[1] 、运 动 信 息 的 特 征 提 取 方 法[2] ; 随 着 HOG (Histogram of oriented gradient)[3] 、 SIFT (Scale-invariant feature transform)[4] 等具有先验知识的多尺度特征提取算法的提出, 结 合视频序列信息的 HOG3D (Histogram of gradients 3D) 等基于时空兴趣点的特征提取方法得到了 长足发展[5−11] . 以上方法在特征提取之后通常采用常见的模式 识别算法如支持向量机 (Support vector machine, SVM) 等进行分类识别. 近年来随着深度学习 (Deep learning) 理论的提出[12−14] , 为设计无监督的自动 特征学习方法奠定了基础, 其理论框架应用于行为 识别也得到了长足发展. 本文在介绍传统算法的基 础上, 重点分析深度学习算法在行为识别中的研究 进展. 在人体行为识别过程中主要遇到以下几方面的 挑战: 1) 类内和类间数据的差异 对于很多动作, 它们本身就具有很大的差异性, 例如不同人物或者不同时刻的行走动作在速度或者 步长都可能具有差异. 不同动作之间又可能具有很 大的相似性. 例如 KTH 数据库中的慢跑和跑步. 2) 场景和视频采集的条件 背景复杂甚至是动态变化的, 或者在动作过程
图2
Fig. 2
Weizman 数据库部分动作示例 Examples of Weizman database
图3
Fig. 3
KTH 数据库部分动作示例 Examples of KTH database
Hale Waihona Puke 850自动化
学
报
42 卷
这个数据库中由 10 类行为动作组成: 跳水、打高尔 夫、踢腿、举重、骑马、跑步、滑板、摇摆、侧摆和 走路. 人体图像边界框在数据库中已给出. 在视频中 有一定的人体外形、视角、光照和背景的变化及摄 像头的移动. 如图 4 为 UCF Sports 数据库部分动 作示例. 4) Hollywood 数据库[18] 该人体行为数据库是从 32 部好莱坞电影中采 集得到的, 包含 8 个类别的动作: 接电话、下车、握 手、拥抱、接吻、坐下、坐着、站起来, 总共有 1 707 个视频. 如图 5 为 Hollywood 数据库部分动作示例. Hollywood 2 将 Hollywood 数据库的动作类别扩展 到了 12 类. 本文各章节内容安排如下, 首先主要介绍了课 题的研究背景及常用的数据集. 第 1 节介绍传统的 基于人工设计特征提取方法的研究成果. 第 2 节介 绍了多个深度学习算法的理论基础及在人体行为识 别上的研究进展. 最后对论文做了总结, 分析了基于 深度学习算法的优缺点.
第 42 卷 第 6 期
2016 年 6 月
自 动 化 学 报
ACTA AUTOMATICA SINICA
Vol. 42, No. 6 June, 2016
基于深度学习的人体行为识别算法综述
朱 煜1 赵江坤 1 王逸宁 1 郑兵兵 1
摘 要 人体行为识别和深度学习理论是智能视频分析领域的研究热点, 近年来得到了学术界及工程界的广泛重视, 是智 能视频分析与理解、视频监控、人机交互等诸多领域的理论基础. 近年来, 被广泛关注的深度学习算法已经被成功运用于 语音识别、图形识别等各个领域. 深度学习理论在静态图像特征提取上取得了卓著成就, 并逐步推广至具有时间序列的视 频行为识别研究中. 本文在回顾了基于时空兴趣点等传统行为识别方法的基础上, 对近年来提出的基于不同深度学习框架 的人体行为识别新进展进行了逐一介绍和总结分析; 包括卷积神经网络 (Convolution neural network, CNN)、独立子空间 分析 (Independent subspace analysis, ISA)、限制玻尔兹曼机 (Restricted Boltzmann machine, RBM) 以及递归神经网络 (Recurrent neural network, RNN) 及其在行为识别中的模型建立, 对模型性能、成果进展及各类方法的优缺点进行了分析和 总结. 关键词 引用格式
ZHU Yu1 ZHAO Jiang-Kun1 WANG Yi-Ning1 ZHENG Bing-Bing1 Abstract Human action recognition is an active research topic in intelligent video analysis and is gaining extensive attention in academic and engineering communities. This technology is an important basis of intelligent video analysis, video tagging, human computer interaction and many other fields. The deep learning theory has been made remarkable achievements on still image feature extraction and gradually extends to the time sequences of human action videos. This paper reviews the traditional design of action recognition methods, such as spatial-temporal interest point, introduces and analyzes different human action recognition framework based on deep learning, including convolution neural network (CNN), independent subspace analysis (ISA) model, restricted Boltzmann machine (RBM), and recurrent neural network (RNN). Finally, this paper summarizes the advantages and disadvantages of these methods. Key words Action recognition, deep learning, convolution neural network (CNN), restricted Boltzmann machine (RBM) Citation Zhu Yu, Zhao Jiang-Kun, Wang Yi-Ning, Zheng Bing-Bing. A review of human action recognition based on deep learning. Acta Automatica Sinica, 2016, 42(6): 848−857
基于机器视觉的人体行为识别是将包含人体动 作的视频添加上动作类型的标签. 近年来, 随着视频 采集传感器及信息科学技术的不断发展, 这方面的 研究在视频监控、人机接口、基于内容的视频检索 等方面逐渐成为一个具有广泛应用前景的研究课题. 自动化监控对生产生活产生很大的影响, 可以应用 在商场、 广场以及工业生产的监控中; 作为人机交互 的关键技术, 可以将其作为智能家居的一部分应用 在家庭中, 如监护小孩或者老人的危险行为等; 传统
的视频检索方法都是人工对其进行标定, 其中有很 多主观因素, 如果能够将人体行为识别方法应用到 该领域, 将大大提高建立索引的效率及搜索效果. 人体行为识别工作主要分为两个过程: 特征表 征和动作的识别及理解. 图 1 为动作识别的原理框 图. 特征表征是在视频数据中提取能够表征这段视 频关键信息的特征, 这个过程在整个识别过程起了 关键的作用, 特征的好坏直接会影响到最终的识别 效果. 动作识别及理解阶段是将前一阶段得到的特 征向量作为输入经过机器学习算法进行学习, 并将 在测试过程或应用场景中得到的特征向量输入到上 述过程得到的模型中进行类型的识别.