基于主动学习与深度集成框架的人体活动识别方法：利用时空纹理特征

提出ALH-DSEL框架，通过MCAL选择关键帧、FFCM分割ROI、DSTE深度特征融合和E2E投票分类器，有效提升实时监控中人类活动识别的准确性和效率。

　　
本文提出了一种基于主动学习、模糊聚类和深度特征融合的监控系统人类活动识别（ALH-DSEL）框架，旨在解决传统方法在计算复杂度、泛化能力和实时性上的不足。该框架通过四个核心模块的协同作用，显著提升了活动识别的准确性和效率，特别适用于动态复杂环境下的视频监控场景。

### 1. 核心问题与挑战
现代监控系统面临三大挑战：
1. **数据冗余与计算复杂度**：传统方法需处理全视频流，导致计算成本高、延迟大。
2. **环境多样性适应**：光照变化、视角差异、背景干扰等影响识别稳定性。
3. **特征表达单一性**：静态阈值分割和独立模型难以捕捉动态人体姿态的多维度特征。

### 2. ALH-DSEL框架设计
#### 2.1 多约束主动学习（MCAL）关键帧筛选
- **技术原理**：结合最小置信度（LC）、边距采样（MS）和熵边距（EM）三个准则，通过DenseNet121提取特征后筛选关键帧。
- **创新点**：
- **多准则融合**：LC捕捉不确定性，MS区分类间边界，EM量化特征熵值，避免单一准则的局限性。
- **动态优化**：基于视频内容实时调整关键帧选择策略，降低冗余数据量达80%。
- **实验验证**：相比随机采样和全帧处理，MCAL使准确率从87.12%提升至99.92%，同时减少约80%的计算量。

#### 2.2 萤火虫优化模糊C-均值（FFCM）ROI分割
- **技术原理**：在传统FCM基础上引入萤火虫算法优化聚类中心，通过亮度差异吸引同类区域。
- **创新点**：
- **动态聚类优化**：萤火虫的吸引机制自动调整聚类中心，解决传统FCM对初始中心敏感的问题。
- **多尺度适应**：通过调整亮度系数β和火虫数量，适应不同复杂度的监控场景。
- **实验验证**：相比Otsu阈值法（84.63%准确率）和未优化的FCM（87.01%），FFCM使分割准确率提升至99.92%，同时降低计算延迟30%。

#### 2.3 深度空间纹理特征融合（DSTE）
- **特征提取体系**：
- **视觉深度特征**：DenseNet121（121层密集连接）、EfficientNet-B7（轻量化设计）、MobileNet（低计算量）分别提取不同粒度的空间特征。
- **纹理统计特征**：GLCM（灰度共生矩阵）计算能量、熵值、对比度等7种纹理指标。
- **融合策略**：将4种特征通过水平拼接形成高维特征向量，再经PCA降维和Min-Max标准化处理，平衡计算效率与特征多样性。
- **实验验证**：DSTE特征集的F1-score达99.4%，较单一模型（如DenseNet121的97%）提升约2.4%。

#### 2.4 集成式分类器（E2E）
- **模型架构**：结合AdaBoost（自适应权重）、随机森林（抗噪声）和XGBoost（高精度）三种分类器，通过最大投票机制融合结果。
- **创新点**：
- **多模型互补**：AdaBoost强化难样本学习，XGBoost优化梯度更新，RF提供抗过拟合特性。
- **动态权重分配**：基于投票结果动态调整各分类器权重，避免单一模型偏差。
- **实验验证**：E2E分类器在99.36%的召回率和99.32%的精确率上表现最佳，较单一XGBoost提升0.7%准确率。

### 3. 实验与对比分析
#### 3.1 评估指标
- **核心指标**：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score（综合指标）。
- **扩展指标**：计算效率（GFLOPs）、训练时间、实时性（推理延迟）。

#### 3.2 实验结果
- **关键帧筛选效果**：
- MCAL筛选的帧数比全帧减少80%，但识别准确率保持99.92%。
- 对比随机采样（90.28%准确率）和传统方法（94.12%），MCAL减少冗余数据的同时提升性能。
- **特征融合优势**：
- DSTE特征集的F1-score达99.4%，显著高于单一模型（GLCM 92.6%、DenseNet121 97%）。
- 效率提升：PCA降维减少特征维度40%，Min-Max标准化压缩数据量50%。
- **分类器集成效果**：
- E2E分类器在测试集上达到99.51%准确率，较XGBoost单独使用（98.21%）提升1.3%。
- 在复杂场景（如多人活动）中，E2E通过投票机制减少误判率（约5%降低）。

#### 3.3 与现有方法对比
| 方法 | 准确率 | F1-score | 计算量（GFLOPs） | 实时性（ms/帧） |
|--------------------|--------|----------|-----------------|----------------|
| ALH-DSEL | 99.92% | 99.40% | 0.65 | 0.6 |
| [26] HFR-DL | 93.90% | 94.05% | 1.2 | 2.1 |
| [42] DB-LSTM | 91.22% | 92.6% | 0.98 | 3.5 |
| 传统CNN | 57.90% | 60.0% | 0.3 | 5.8 |

- **性能优势**：ALH-DSEL在所有场景下准确率均超过现有方法2%以上，尤其在低光照和动态遮挡条件下表现更优。
- **效率优势**：通过关键帧筛选和特征压缩，计算量降低55%，推理延迟缩短至0.6秒/帧（可满足30FPS实时需求）。

### 4. 技术创新总结
1. **MCAL主动学习**：
- 解决冗余帧问题：通过多准则动态选择关键帧，减少80%计算量。
- 提升泛化能力：结合边缘检测（如光照突变帧）和运动特征（如人体动作幅度）的双重筛选机制。

2. **FFCM动态聚类**：
- 突破静态阈值限制：萤火虫算法根据亮度差异自适应调整聚类中心。
- 解决类不平衡：通过优化聚类概率分布，提升细粒度动作识别（如手部运动）的召回率。

3. **DSTE多模态特征融合**：
- 深度特征互补：DenseNet121捕捉全局语义，EfficientNet-B7优化局部细节，MobileNet降低计算负载。
- 纹理统计增强：GLCM提供纹理多样性，弥补深度学习对局部纹理的敏感性。

4. **E2E集成分类**：
- 多模型协同：通过最大投票机制降低单一模型误差，提升复杂场景鲁棒性。
- 轻量化设计：XGBoost与AdaBoost结合，减少内存占用30%，适合边缘设备部署。

### 5. 应用场景与扩展方向
- **适用场景**：
- 智能安防：实时监控中的人员跌倒检测、异常行为预警。
- 医疗健康：康复训练动作监控、术后恢复状态评估。
- 工业生产：流水线工人操作规范检查、安全违规预警。
- **未来优化方向**：
- **多模态融合**：集成传感器数据（如IMU）与视觉特征，提升复杂环境适应性。
- **轻量化部署**：优化模型结构，适配边缘计算设备（如Jetson Nano）。
- **可解释性增强**：引入注意力机制可视化关键帧和ROI区域。

### 6. 结论
ALH-DSEL框架通过四层创新设计，在准确率（99.92%）和效率（0.6秒/帧）上达到最优平衡，显著优于现有方法。其实际应用价值体现在：
1. **成本效益**：减少80%计算量，适合大规模监控系统。
2. **环境鲁棒性**：通过动态关键帧和自适应聚类，适应复杂光照和背景。
3. **多任务扩展**：可无缝集成至现有安防系统，扩展至医疗、工业等多领域。

该研究为实时监控中的复杂活动识别提供了新范式，未来结合多模态数据和边缘计算技术，有望在低资源设备上实现更广泛的应用。