智慧家庭中的人体动作识别研究综述

摘要

目前，在智慧家庭的发展进程中

0 引言

该技术在安全监控、智能视频分析以及群体行为识别等多个领域展现出广泛的应用价值。具体而言，在船舶航行异常行为监测与地铁站内危险人群探测等实际应用场景中取得了显著成效。近年来随着智能技术的快速发展，在智能家居领域中该技术已逐步得到广泛应用。其中日常行为监测、跌落探测以及危险行为分析等成为当前研究的热点问题。

在我国智慧城市建设进程中，数字家庭的发展方向呈

现新的趋势，智慧家庭在这一变化中扮演重要角色［1］。家

庭作为社会的基本单位，在人们的精神需求中扮演着重要角色（涵盖个人成长与归属感的获取）。智慧家庭建立在此基础之上。

基于新一代信息技术的基础上构建智能化和谐的家庭生活模式［2］。伴随人们物质生活水平的不断提升与精神需求日益丰富，在智慧家庭环境中人体动作识别技术得以实现无需个人隐私信息泄露的前提下完成对家内成员行为数据的实时采集与分析处理工作，并以此为基础对相关文化类信息进行针对性分类推送从而形成兼具智能化安全性和文化特色的现代生活方式［2］。本文系统介绍动作识别技术的基本概念及其主流算法并着重梳理了当前智慧家庭中采用的动作识别方法研究进展探讨了其在实际应用中的具体表现并对未来研究方向进行了展望。

1 人体动作识别概述

动作识别技术旨在从视频序列中自动识别并分类行为模式。该方法通过从目标视频中提取关键特征向量进行多级分类判断，并基于空间-时间维度实现行为模式识别过程（如图1所示）。在智慧家庭环境下进行的行为识别具有独特性：由于该环境具有私密性和安全性较高的特点，在这种受限空间内的人际互动往往呈现出日常生活的典型场景特征（如饮食活动、学习活动等），其主要类别可分为单一简单动作、复杂连续动作以及多人互动型动作三类。各类别间的行为表征方式及特征提取策略存在显著差异：由简单动作逐步演变为多人互动型动作的过程中, 特征提取所需计算资源及复杂度呈显著上升趋势, 这一现象也对模型性能提出了更高的要求, 需采用更加先进的深度学习算法以实现对复杂行为模式的有效捕捉与解析. 在这一背景下, 基于Transformer架构的设计逐渐成为主流方案.

图1动作识别流程

Fig. 1 Action recognition process

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1.1 基于传统方法的动作识别

在1973年时,研究者[3]提出,在特定场景下,行为动作可借助关节点运动图像进行描绘,并通过实验验证了此假设,同时也发现,仅需约10至12个关节点即可描绘多种行为动作.随后,有多名研究者基于深度图像及人体关键关节点描述,推断出人体骨骼结构.依据传统方法进行的动作识别过程如图2所示.

图2传统动作识别流程

Fig. 2 Traditional action recognition process

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在传统方法中最具代表性的改进型密集轨迹法（Improved Dense Trajectories,简称iDT）被广泛应用。该方法的基本流程包括以下几个关键环节：首先，在多个空间尺度上系统性地进行特征点采样；其次，在动态场景中利用光流场提取运动信息并对其进行优化；接着通过整合来自不同空间尺度的运动信息构建完整的运动模型；最后运用深度学习中的Fisher Vector算法对模型参数进行精确编码并完成动作分类任务。与该算法相比的新方法基于深度学习模型已展现出显著的优势与超越性能。

1.2 基于深度学习的动作识别

深度学习技术呈现出显著发展态势，在智慧家庭动作识别领域开拓了新的研究视野。基于深度学习的动作识别方法通过一系列数据系统性地分析和深入挖掘其内在规律，并结合成熟的特征提取技术构建完整的分类体系。

1.2.1 主要网络结构

当前研究中，在家庭场景下应用深度学习的动作识别主要采用以下几种主流模型架构：三维卷积网络（3D Convolutional Network）［7-8］、双流架构（Two-Stream Network）［9-10］以及长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory,简称LSTM）［11］。基于深度学习的技术框架的具体流程图示如图3所示。

图3基于深度学习的动作识别流程

Fig. 3 Action recognition process based on deep learning

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相较于基于图像的动作识别方法而言，在视频场景下多了一个空间维度的刻画能力。其中3D卷层能够有效地提取时空特征信息，并包含七层神经网络结构。具体而言，在每一帧输入数据中都会经过固定内核的深度处理以获取关键特征参数。随后系统会计算灰度梯度以及X和Y方向上的光流特征，并对这些信息进行分步处理：首先在各个通道独立执行卷积操作以提取深层抽象属性；接着将各通道输出结果融合汇总形成完整的表征描述。

双一流络通常将流动划分为时间流动与空间流动两个主要部分。在这一架构中，
其输入为空单通道RGB图像，
而其输入则为多帧光流动态特征。
每个流动都配备了一个卷积神经网络，
该模型经过一系列深度卷积层，
通过Softmax函数计算各分类的概率值后进行集成处理。

基于长期短期记忆机制构建的LSTM神经网络本质上是RNN的一种延伸形式。然而RNN架构存在长期依赖性的问题因此在训练深度神经网络时通常会采用LSTM架构来解决梯度消失与爆炸的问题。LSTM单元通过遗忘门来决定是否保留前一时间步的memory cell信息输入门则负责决定哪些新信息应当被整合到当前神经元中而输出门则决定了最终将输出哪些数值特征。

1.2.2 Transformer概述

于2017年提出后迅速崛起，在深度学习领域掀起一股新的革命性浪潮。该模型完全摒弃了基于序列处理的传统LSTM结构作为特征提取器，在不依赖任何复杂架构的情况下实现了端到端的模型构建过程。其卓越的性能使其成为研究者们探索新方法的重要工具，并推动Transformer架构在多个视觉任务中得到广泛应用，包括图像识别、目标检测和动作识别等领域。与传统的卷积神经网络（CNNs）［13］和循环神经网络（RNNs）［14］相比，在经过大规模预训练后展现出显著的优势。该技术的核心原理包括自注意力机制、大规模预训练策略以及双向信息编码等关键组件，并通过结合编解码器架构和前馈神经网络来捕捉视频中的长距离特征关系。这种设计使得模型能够有效地提取并整合多尺度的空间语义信息，在模式识别方面展现出强大的全局感知能力；与传统序列处理方法相比，在捕捉输入序列元素间的长期依赖关系方面具有显著优势，并且能够并行化处理输入数据从而提高计算效率］。基于此发展起来的一系列动作识别框架主要包括Actor-Transformer［17］、Temporal transformer［18］和Time-Sformer［19］等主流方案

2 常用数据集

智慧家庭中的动作识别其核心任务是监测并研究家庭日常行为，在人体动作识别方面开展相关研究是该领域的重要方向。高质量的视频数据集对于该技术的发展至关重要。相较于图像识别领域的常用数据集（如MNIST［20］和ImageNet［21］），由于实际应用场景限制，在家庭环境下的相关数据较为稀缺。为了更好地支持相关研究，在现有条件下可概括6种常用于动作识别的数据类型（如表1所示）。

表1数据集

Table 1 Summary of data set

数据集名称	视频数	动作类别	数据介绍	智慧家庭中的相关数据
UCF-101	13 320	101	从YouTube收集的真实动作视频的动作识别数据集	婴儿爬行、刷牙、打字、写字、针织、厨房切割等
Breakfast	1 989	10	由52位演员在多个厨房位置进行的10项烹饪活动组成的视频动作数据集	沏茶、煎饼、煮咖啡、炒鸡蛋、榨橙汁等
HMDB-51	6 849	51	主要来自电影的人类动作视频数据	梳头、吸烟、亲吻、微笑等
Hollywood2	3 699	12	源于69部电影，10个场景的人类行为动作视频数据集	使用手机、拥抱、吃、握手、开门等
Kinetics	300k	400	源于YouTube 视频高质量的URL数据集，包括各种以人类为中心的动作数据	走路、坐下、捡东西、鼓掌等
KTH	2 391	6	由25名受试者在4个不同的场景下录制的人类简单动作数据	室内跑步、鼓掌等

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3 动作识别算法

目前，在智慧家庭领域，国内外研究者们已提出多种人体动作识别算法及模型。为了满足智慧家庭环境下的行为感知需求，在此重点介绍适用于单人简单动作、连续性动作以及复杂交互型动作的人体行为识别方法。针对人体行为的理解与感知问题，本研究主要从传统方法、深度学习以及Transformer架构三个维度展开探讨。在评估不同算法性能时，则采用准确率（Accuracy）与平均精度（mean Average Precision）两个核心指标来量化模型的识别能力。其中ACC代表的是模型预测正确情况的比例，在计算过程中通常采用式（1）所示的方法进行求解

ACC= TruePositive+TrueNegativeAllsamplesTruePositive+TrueNegativeAllsamples	（1）

具体而言，在模型性能评估中，TruePositive + TrueNegative代表模型正确分类的样本数量；而Allsamples则表示所有待分类样本总量。mAP指标衡量的是模型在各类别上的平均准确度（Average Precision），其计算方法如公式（2）所示。

AP=∑Pri∑rAP=∑Pri∑r	（2）

其中_P_值代表PR曲线上∑r=1时的数值，其计算公式见式（3）。该公式中类别的总数为_num_classes_。

mAP= APnum_classesAPnum_classes	（3）

3.1 基于传统方法的动作识别算法

面对智慧家庭中的基础性人体动作识别问题可采取经典的传统手段进行处理。如行走状态、睡眠状态及学习姿势等常见场景均可用此方案处理。传统的特征提取方式主要通过识别关键点来进行数据建模，在实际应用中可参考的方法有时空关键点法与密集轨迹分析法这两种典型的实现途径

说明

Laptev等［22］通过提取时空关键点实现特征提取，并将其二维Harris角点检测方法拓展至三维空间；Scovanner等［23］将经典的二维描述子SIFT算法拓展至三维域，并利用K-means聚类方法对特征信息进行分类；袁赞杰［24］提出基于Harris3D角点的时间空间兴趣点检测方法，并结合HOF和HOG描述子建立基于哈希与稀疏表示字典学习的家庭动作词袋模型；巩莉［25］从智慧家庭服务对象为独居老人的角度展开异常动作识别研究，在传感器数据矩阵特征提取基础上引入特征合并方法并构建基于MCRF的行为预测模型；Li等［26］提出一种新型的人类动作识别框架，在该框架中融合Fast HOG3D算法与自组织映射（SOM）算法的基础上从环境空间中抽取多尺度局部特征的时间空间兴趣点并采用简化时空网格提高检测效率；Alexander等［29］在视频建模过程中引入HOG3D描述符并开发了一种内存高效算法能够在多尺度下密集采样时间和空间数据；Willem等［30］在计算Haar小波均匀采样时采用加权求和策略并在视频数据中引入SURF描述子以增强家庭环境下的图像处理能力；童世华等［31］从智慧家庭环境控制电器的角度出发向用户提供智能化服务并设计基于C4.5决策树算法的人体行为理解智慧系统；Wang等［32］提出一种依赖密集轨迹和运动边界描述周围环境的新方法其中iDT算法用于获取视频局部动作特征并通过光流质量限制当前性能水平；Oussalah等［33］针对智慧家庭的动作数据集不平衡问题提出了结合少数过采样技术和改进型CS-SVM的支持向量机自适应融合的方法；Tapia等［34］提出了一种实时人体行为活动与心脏强度检测的DT算法特别适用于处理含噪杂的数据集在此采用平均滤波器进行降噪处理以提升算法性能；César等［35］利用iDT算法从固定场景中提取局部分时空特征并通过Fisher编码将多个轨迹描述符组合到单个视频级别上实现无监督表示学习这种方案能够有效降低传输模型所需的空间大小并且优于传统端到端深度学习架构；姚小慧 ［36］针对智慧环境下老人日常行为识别问题提出了基于滑动窗口法抽取日常动作特征并采用自编码器无监督学习方法对特征数据进行建模进而训练行为识别模型如表所示智慧家庭环境下的传统方法动作识别准确率（Acc）及平均精度（mAP）对比结果（单位：%）如表所示

表2正确率与平均精度比较

Table 2 Comparison of accuracy and mean average precision

KTH	UCF101	Hollywood2	UCF50
文献［26］	94.83（Acc）	75.5（Acc）	/	/
文献［29］	91.4（Acc）	/	24.7（mAP）	/
文献［32］	94.2（Acc）	/	58.2（mAP）	84.5（Acc）
文献［35］	/	92.5（Acc）	72.6（mAP）	/

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3.2 基于深度学习的动作识别算法

在科技的进步推动下, 大量深度学习扩展模型已在智慧家庭的人体动作识别领域获得广泛应用, 而深度学习模型也已被广泛应用于智慧家庭环境下的复杂或连贯性动作识别问题上。针对智慧家庭环境中复杂且多变的人体行为动作, 其特征提取面临着较大的挑战, 因此必须采取更为高效的方法来应对这一难题。本文将对深度学习方法进行概述, 并将其分为三个维度: 一是基于网络结构（Structure）; 二是基于输入数据类型（Inputs）; 三是基于Transformer的技术路径。

3.2.1 基于网络结构的动作识别算法

目前，智慧家庭环境下的动作识别所使用的网络结构大多基于双流网络结构［37］和C3D［38］。Wang等［39］基于双流网络结构提出时间分段网络（TSN），通过获取不同时间序列的Short-term信息并叠加多个双流网络解决动作识别中Long-term的问题；Lan等［40］在Wang［38］的基础上改进了TSN，提出运用深度网络学习将不同的序列赋予不同的权重值，最后由分类器或感知器识别动作类型；李冬月［41］面向智慧家庭中老人监控系统的视觉信息问题，提出将融合动态图像的时序信息作为TSN的输入，提升了行为识别精准率；Zhou等［42］提出在TSN基础上搭建TRN网络结构，在输入的特征图上通过时序推理进行分类；Tong等［43］针对智慧家庭老人护理角度，提出隐状态条件随机场（HCRF）方法和基于HCRF模型的AAR算法，并将其用于监测和评估老人的异常活动；佟梦竹［44］运用RNN算法对家庭环境下的日常居家行为进行识别，并直接利用隐藏层的输出作为特征信息，提高了当前序列的动作识别准确率。在时空信息融合网络结构的基础上，Souza等［45］提出基于inception-V1模型融合module的差异，将具有很深图像分类的过滤器和ConvNets延伸至三维；Diba等［46］在Souza［45］的基础上，提出将视频卷积网络命名为“时间3D ConvNet”（T3D），并将其新的时间层命名为“时间过渡层”（TTL），改进了ResNet 的卷积形式。由于当前方法受部分观察训练影响而引起不精准的问题，Zhu等［47］提出带有时间金字塔池（DTPP）的深度网络，在所有视频数据中稀疏地采样RGB图像，最后训练后的模型具有紧凑的视频级别表示；Sasaki等［48］从预测日常居家行为动作发生的角度，提出基于LSTM的日常生活预测模型，但其预测准确率较低；Zhao等［49］在ResNet网络结构的基础上研究双流网络的连接手段，创新之处在于模块化地构建块，即合并运行块，使训练路径更短，且增加了通道数。CNN网络是采用空间和时间网络相结合的方法，但通常仅限于处理较短的序列，Diba等［50］据此提出一个新的视频表示，称为时域线性编码（TLE），并嵌入CNN作为一个新的层，捕捉整个视频的外观和运动，通过端到端的学习，最终的特征信息表示具有鲁棒性。

3.2.2 基于输入数据的动作识别算法

基于输入数据类型（Inputs）的动作识别算法指智慧家庭环境下输入动作数据的类型和格式。池志攀［51］通过传感器采集数据，并采用基于情景的序列自动划分算法；结合支持向量机模型用于学习；以实现对智慧家庭环境中用户的日常行为识别；张伟［52］则在智能空间中提出了一种改进BP神经网络的人体行为识别模型；运用隐马尔科夫模型在线识别智慧空间中的陌生行为；当前家庭场景下多数动作分类仅依赖于时间网络的单帧图像；因此空间网络通道的特征输入会存在冗余问题；为此Zhu等［53］提出了一种关键帧挖掘方法以提升日常动作分类水平；将图像分类算法（RCNN）应用于整个视频序列；依次提取关键帧数据以减少冗余帧的数量 Kar等［54］则提出了一个预测视频帧重要性的算法；在卷积/池化操作中重点关注关键帧并将其整合到深度学习框架中实现该方案的优点是模型相对简单但提取的关键帧性能较弱 Korpela［55］研究了利用智能手机音频数据进行活动识别的方法；Sevilla等［56］则探讨了光流特征与动作识别的关系认为光流特征虽然包含一定运动信息但其质量对家庭场景下的动作分类影响较大尤其是边缘微小运动光流的表现尤为突出 Zhu等［57］在此基础上提出了改进型CNN网络结构该网络能够自适应地提取特定场景下的光流运动特征从而显著提高光流特征的表现力 孟乐乐［58］与胡正平等［59］则针对家庭场景下的深度学习方法进行了优化研究其中前者采用了注意力机制来增强特征提取过程后者则引入了通道注意力机制来提升网络表达能力但其方法目前尚无法满足大规模数据集和复杂计算需求

表3正确率和平均精度比较

Table 3 Comparison of accuracy and mean average precision

UCF101	ActivityNet	UCF50
文献［39］	94.2（Acc）	/	69.4（Acc）
文献［49］	93.6（mAP）	/	69.8（mAP）
文献［57］	97.1（Acc）	91.2（Acc）	78.7（Acc）

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3.2.3 基于Transformer的动作识别算法

近年来，在智慧家庭环境中对复杂人体动作及多人交互行为的识别需求日益凸显。相较于单一的人体动作而言，复杂动作和多人交互行为具有更高的识别难度；而Transformer架构则能够有效解决这一技术难题。其架构由多个注意力机制串联而成，在数据量较为饱和的情况下可能出现性能瓶颈；为此Longformer模型应运而生；该模型主要由学者［60］提出的基于CNN网络特征提取与Longformer联合机制构成；其中上下文信息（如家庭中其他人体及其所处环境）在提取和分析日常动作特征中发挥着关键作用；Gavrilyuk等［61］提出了一种称为2D姿态网络与3DCNN联合特征表示的Actor-Transformer模型；该模型通过动态学习能力可选择性地提取家庭环境中人物间的互动特征；Girdhar等［63］则开发了一种名为Action Transformer的动作上下文感知模型；该模型通过结合RCNN特征提取与区域建议网络（RPN）采样机制实现了对特定人物相关行为信息的有效捕捉；Lohit等［67］进一步提出了一种时间维度上的扩展方法Time Transformer以缩小同一类别内不同动作间的方差并增强不同类别间的作用区分度；这种时间维度上的混合学习方法可显著提升家庭场景下相似动作间的特征向量距离从而提高分类器的整体性能；Fayyaz等［68］则提出了一个端到端的时间序列建模方法用于区分不同时间点的动作发生频率及其顺序特性；Carreira等［69］基于Kinetics数据集系统评估了现有架构并提出了一种新型双流三维卷积神经网络I3D架构以实现三维空间与时间特征的有效融合从而提升了视频数据下的人体动作识别能力；Plizzari等［70］则提出了基于时空图卷积网络ST-GCN的时间序列建模方法并命名为时空TransformerST-TR架构以解决三维骨骼编码问题；Bertasius 等［72］则提出了完全基于空间与时间自注意无卷积操作的动作分类TimeSformer模型该方法特别适用于视频数据场景下可直接从帧级补丁序列中提取并学习空间与时间特征进而应用于家庭场景下的复杂行为分析例如通过有效提取空间位置信息可确定婴儿与其所处危险边界的相对位置从而为婴儿护理提供科学依据根据现有文献研究表4展示了基于Transformer的各种动作分类算法准确率比较结果其中Acc表示识别正确率Accuracy单位为百分比

表4正确率比较

Table 4 Accuracy comparison

NTU**（X-Sub）**	NTU**（X-View）**	Kinects6000	Kinects400
文献［70］	84.1（Acc）	95.6（Acc）	/	/
文献［71］	81.5（Acc）	88.3（Acc）	/	72.4（Acc）
文献［72］	/	/	82.2（Acc）	62.6（Acc）

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3.3 动作识别方法比较

如上文所述，在智慧家庭中人体动作识别的方法可分为基于传统技术与基于深度学习（含Transformer）的两类。参考表5可以看出，在实际应用中采用传统技术具有显著优势：操作简便且时间成本低是其主要特点。然而该方法存在明显缺陷：由于仅依赖人工预设的图像特征而导致无法充分提取图像信息的问题较为突出，并因此受限于视频画面被遮挡或模糊的情况而影响算法性能。此外由于采集图像过程需依赖专业设备导致初始投资成本较高从而限制了其适用范围仅适用于单个主体的简单动作场景方面而言深度学习技术则展现出更强的优势：借助神经网络能够提取出比人工标注更为精确可靠的特征并能有效处理复杂的人机互动场景中的动态变化问题同时还能较好地应对家庭环境下的多帧视频变化规律分析等问题然而这也带来了明显的制约因素：大规模数据训练导致计算复杂度较高容易陷入过拟合状态这限制了深度学习技术在实际应用中的规模扩展能力目前该类技术主要应用于家庭环境中的复杂动作识别研究方面而言Transformer模型作为一种新兴的技术手段在动作识别领域展现出良好的应用前景：在大数据集上能实现较高的分类准确率特别适合处理家庭环境中连续性较强的动态视频序列以及人机互动场景但同时也面临一个重要的挑战即当参与人员数量增多时算法性能会相应下降难以适应灵活变通的需求因此目前Transformer模型的应用重点仍集中于群体活动较多及场景较为复杂的环境条件

表5人体动作识别方法比较

Table 5 Comparison of human action recognition methods

方法类别	算法框架	优势	局限性	适用场景
传统方法	时空关键点密集轨迹法等	时间成本少； 相较简便；	基于图结构； 传输小尺寸模型； 无法充分利用图像信息	单人动作简单动作
深度学习方法	双流结构；C3D；数据增强；ResNet等	预测复杂动作；特征提取准确；可处理序列问题	计算量大； 容易过拟合	连续动作 人物交互
Transformer方法（深度学习）	Longformer；TimeSformer等	大数据集准确率高；处理长序列视频	性能随人的数量下降；无法实现时间扭曲	复杂场景群体活动

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4 人体动作识别技术在智慧家庭中的应用

在科技的推动下，在智能家居时代背景下

4.1 特定家庭场景设计方案

本文对智慧家庭中3个特定场景中的操作流程、核心特征及智能推送内容进行了具体阐述，并将学习状态监测场景作为主要分析对象进行了详细说明。考虑到学生在家庭环境中大部分时间用于学习活动，在实时监测学生的学习过程时，关注其学习状态的变化情况至关重要。通过识别学习过程中的异常行为（如坐立不安、来回张望等行为特征），可以有效评估学生的当前学习状态是否正常。

表6智慧家庭中特定场景描述

Table 6 Description of specific scenarios in the smart home

具体场景	动作与特征	智能推送
学习状态监测	识别学习过程中出现的坐立不安（身体晃动、起坐频繁）、摇头晃脑、左顾右盼等动作	利用具体国学案例进行语音规劝（如孟子在《弈秋》中写道“今夫弈之为数，小数也；不专心致志，则不得也”）
婴儿看护	识别婴儿爬行过程中与危险边缘（如床边）的相对位置	正常爬行状态下推送幼儿教育音乐；危险状态下通过智能设备（如手机）语音、震动或其他方式提醒看护人员
以茶会友	识别茶叶、沏茶过程及在场人数等特征	植入细腻雅致、轻松悠闲的背景音乐（如《茶诗》）

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学习状态监测场景基于需求分析主要包含三个功能模块：数据处理、人体动作识别以及智能推送。其中具体包括数据处理、人体动作识别和智能推送三个子系统。如图所示。

图4动作识别技术在智慧家庭中的应用流程

Fig. 4 应用流程 of 行为识别技术 in 智能家居

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首先通过MU视觉摄传感器采集人体动作数据并进行预处理随后利用Python爬虫技术完成推送数据的抓取并对获取到的数据执行分类存储操作。接着将传感器采集到的人体动作数据导入深度学习训练后的动作识别模型中实现智能化识别人体姿态若检测出异常状态如坐立不安则由智能推送模块按照动作类型触发基于预设规则的专家系统逻辑对相关内容提供针对性建议参考孟子所言'今夫弈之为数小数也不专心致志则不得也'即指下棋作为一项技艺其难度并不算高但必须全神贯注方能精通此道最终通过传统文化教育理念结合具体案例对相关人士展开语音劝导以达到智慧家庭文化层面的智能化管理效果。

4.2 智慧家庭建设中动作识别应用前景

随着技术发展日新月异之际，智慧家庭的概念逐渐深入人心。精神文化生活的充实将逐步成为智慧家庭发展的重要趋势。探索如何通过人工智能技术提升人类文化素养，在智慧城市发展中具有广阔前景及巨大的商业价值。将人体动作识别技术运用于智慧家庭领域之意义在于借助互联网技术和新型传播渠道实现对人类精神层面、思想层面以及家庭个性化生活方式和生活质量的全方位提升。从社会层面来看，这将有助于丰富网络文化内容建设，并推动中国核心价值观以更加广泛的方式被民众所接受。

5 结语

近年来成为国内外学者关注的焦点的人体动作识别技术，在多个行业领域均展现出显著的应用价值。本文基于现有研究成果的基础上展开研究工作,系统梳理了人体动作识别的发展历程,对涵盖传统技术和深度学习（含Transformer架构）的方法进行了全面回顾,并提出了将该技术应用于智慧家庭领域的设想,旨在通过这一探索实现个性化与智能化的教育目标。然而,面对家庭复杂的行为场景,现有技术依然难以达到预期效果,因此需要进一步突破开发新型的动作识别模型与方法。随着智慧家庭领域的逐步普及和技术进步,精神文化生活的丰富化将成为这一领域的主趋之一,如何通过人工智能技术丰富人类的精神文化生活便成为了未来的重要研究方向