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引言群体行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要关注于从视频或图像中自动分析并理解人群的行为和动态。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，其在群体行...

引言群体行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要关注于从视频或图像中自动分析并理解人群的行为和动态。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，其在群体行为识别领域的应用也取得了显著的进展。深度学习与群体行为识别深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），为群体行为识别提供了新的解决方案。CNN能够自动提取视频中的空间特征，而RNN则擅长处理序列数据，能够捕捉人群的动态变化。方法研究基于深度学习的群体行为识别方法通常包括以下几个步骤：数据预处理对原始视频进行裁剪、归一化等处理，以适应模型的输入要求特征提取利用CNN等深度学习模型从视频中提取出关键的空间特征序列建模利用RNN或LSTM等模型对提取出的特征进行时序建模，捕捉人群的动态变化行为识别基于提取出的时空特征，利用分类器等模型进行行为识别挑战与展望尽管深度学习在群体行为识别领域取得了显著的进展，但仍面临一些挑战，如复杂场景下的行为识别、多目标跟踪等。未来，可以进一步探索更先进的深度学习模型，以及与其他技术（如强化学习、生成对抗网络等）的结合，以提高群体行为识别的准确性和效率。结论基于深度学习的群体行为识别方法研究对于实现自动化的人群行为分析具有重要意义。通过不断改进和创新，我们有望在未来实现更加准确、高效的群体行为识别系统。