论文：Going deeper into action recognition: A survey封面：神秘墨测兮

方法描述动作的方法Local representation based approaches

Interest point detection

Local descriptors

Edge and motion descriptors

Pixel pattern descriptors

From cuboids to trajectories

Aggregation上述内容较基础且年代久远，暂不详细整理。

用于动作检测的深度学习网络架构四种架构

Spatiotemporal networks (时空网络)

Multiple stream networks (多流网络)

Deep generative networks (深度生成网络)

Temporal coherency networks (时间相干网络)以上中文翻译来自谷歌翻译，我认为中文名并不重要，不予深究。分类则应该是论文作者个人的观点。

Spatiotemporal networks零碎的记录：

pooling和weight-sharing用于减少网络搜索的空间；

三维卷积在卷积的基础上增加了时序信息，使用三维的卷积核。三维卷积神经网络输入的视频的帧数是预先确定的；

在将时序信息输入(fusion)卷积网络的方法中，最大池化表现很好(吴恩达)；

slow fusion可以增强神经网络对时序的认知；在slow fusion中，相同的几个层接收几个连续的视频片段，输出再输入到全连接层，由此得以描述视频；

其他的fusion方法：early fusion: 逐帧特征加入到最后一层；Karpathy提出的方法：使用两个网络，能够增加精确度，同时减少需要学习的参数，因为每支网络能接受较小的输入，在这个示例中，fovea stream能注意到视频中央的区域，利用了摄像机的偏差，即兴趣点大多出现在视频中央；

Tran等人的工作: 只使用 的卷积核效果更好；

增加输入的时间的长度，同时结合使用具有不同对时间的意识的网络，能够提高神经网络的表现；

结合使用2D和1D的卷积核能减少3D卷积核对参数数量的需求；

Baccouche与Donahue等人：一系列卷积神经网络+LSTM，充分利用了时间信息；为了检测动作，Baccouche等人建议将三维卷积网络提取的特征输入到LSTM中；

Donahue等人：Long-term Recurrent Convolutional Network (LRCN)

Multiple stream networks1. Simonyan与Zisserman的双流网络结构如下：

这是两个并行的网络。

使用预训练的模型

输入时堆叠时序信息

有多个classification layer，每个在不同的训练集上训练，这是一种多任务学习双流网络使用softmax将两个流连接起来，在中间层融合可以表现得更好，同时减少需要学习的参数；在卷积层后融合可以减少对两个流的全连接层的需求；这个网络还可以进一步拓展：使用Fisher Vector，增加第三条支流来增加音频信号。双流网络中，播放的帧是唯一与动作相关的输入，这使双流网络无法捕获持续时间长的微小动作，将网络与手动提示结合起来可以改善这个问题。

Deep generative models几种模型如下：

Dynencoder

LSTM autoencoder model

Adversarial models

Temporal coherency networks

Dynencoder最基础的版本包含三层，第一层将输入映射到隐藏，第二层是预测层，基于当前的 预测 ，第三层使用预测的 生成预测的帧 。在合成动态纹理方面效果不错，可以理解成一种再现视频信息的简洁方法。

LSTM Dyencoder构造如下：

Adversarial models对抗网络

Temporal coherency networks一种弱监督学习的方法，用元组训练，判断动作是否连续。以Siamese Network为例：注意对时间上的连续性不一定意味着可靠性，比如插播广告时也是连续的，但显然广告与正片没有相关性。

Wang等人的工作：将动作划分为两个阶段来识别，将动作划分为前提（precondiction）和效果（effect），使用Siamese Network，构造如下：Rank pooling可以用来捕捉动作序列中的时序变化。

本篇综述剩下的内容是对与不同网络表现的数值分析，上图：