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论文：https://arxiv.org/pdf/2012.11866
1.介绍
人类行为识别旨在了解人类的行为，并为行为指定标签，例如，握手、吃东西、跑步等。它具有广泛的应用前景，因此在计算机视觉领域受到越来越多的关注。人类行为可以使用各种数据模态来表示，如RGB、骨架、深度、红外序列、点云、事件流、音频、加速信号、雷达和WiFi，这些数据模态在不同的场景下具有不同的优势。因此，现有的论文试图采用不同的数据模态来研究不同类型的行为识别方法。
在本文中，我们从模态的角度，对当前基于深度学习的行为识别方法进行了全面的综述。具体来说，
（1）我们回顾了基于单模态的行为识别方法，这些模态有RGB、骨架、深度、红外序列、点云、事件流、音频、加速信号、雷达和WiFi。
（2）我们回顾了基于多模态的行为识别方法，并将其分为多模态融合和跨模态协同学习两种类型。
（3）我们回顾了最新和最先进的深度学习方法，并在几个基准数据集上对现有方法及其性能进行了全面比较。
2.「数据模态」都有哪些？
在本文中，我们主要回顾了基于RGB、骨架、深度、红外序列、点云、事件流、音频、加速信号、雷达和WiFi模态的行为识别方法。其他的数据模态，如角速度信号、射频、肌电图等等，也可被用于行为识别。
TABLE 1
Action samples of different data modalities (with pros and cons).
（1）RGB视频：行为识别领域中最常见的数据模态，被广泛地应用于视觉监视、自主导航等应用中。对于RGB模态，最常见的三类深度学习网络是双流2D CNN，RNN，和3D CNN。
（2）骨架序列：编码人体关节的轨迹，当动作执行不涉及物体或场景上下文时简洁高效。对于骨架模态，最常见的三类深度学习网络是CNN，RNN，和GCN。
（3）深度图：提供了可靠的人体三维结构和几何形状信息。
（4）红外序列：不依赖外部环境光，适用于黑暗环境中的行为识别。
（5）点云：获取目标的三维结构和距离信息，在机器人导航和自动驾驶中得到广泛应用。
（6）事件流：事件相机的异步输出，保留了主体的运动信息，避免过多的背景视觉冗余。
（7）音频：用于时间序列中的动作定位。
（8）加速信号：用于细粒度的行为识别。
（9）雷达：对光照和天气条件变化具有鲁棒性，可保护隐私，可用于穿越墙壁的行为识别。
（10）WiFi：最常见室内无线信号类型之一，主要使用信道状态信息(CSI)进行行为识别。
3.「多模态」方法有哪些？
在现实生活中，人们往往以多种认知方式感知环境。同样，多模态机器学习是一种旨在处理和关联来自多个模态信息的建模方法。通过综合各种数据模态的优势和能力，多模态机器学习通常可以提供更健壮和更准确的行为识别结果。多模态学习方法主要分为两种，即融合和协同学习。
融合是指将来自两种或两种以上模态的信息整合进行训练和推理，例如，音频数据可以作为骨架模态的补充信息来区分“拍盘子”和“拍袋子”动作。
协同学习是指不同数据模态之间的知识迁移，例如，骨架数据可以作为辅助模态，使模型能够从RGB视频中为行为识别提取更多的判别特征。同时，协同学习还适用于现实生活中某些模态缺失的情况。
4.「数据集」有哪些？
近些年来，大量的行为识别数据集被提出以训练和评估各种方法，我们总结了适用于不同模态的基准数据集，并提供了其相关属性。更多的不同模态方法的性能比较可见论文。
5.结语
行为识别是近些年来备受关注的重要研究领域，各种具有不同特征的数据模态被研究使用。虽然已有大量的行为识别工作被提出，但在（1）数据集、（2）多模态学习、（3）低成本计算、（4）动作预测、（5）小样本学习、（6）非监督和半监督学习等方面仍需要进一步的探索，我们相信行为识别将在未来发挥更加关键的作用。
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