行为识别是计算机视觉中的一个重要领域，旨在从视频数据中识别和分析人类的行为。这些行为可以是简单的肢体动作，如挥手、走路，也可以是复杂的活动，如打篮球、烹饪等。行为识别的关键在于模型如何有效地捕捉和分析时序信息，即动作在时间序列上的变化。本文将聚焦于时序建模，介绍如何通过增强深度学习模型来提高对动作序列的理解。
时序信息是行为识别中的核心要素。与静态图像不同，视频数据包含了一系列连续的帧，这些帧之间存在着时序关联。模型需要理解这些帧之间的时序关系，才能准确地识别行为。因此，时序建模是行为识别中的关键环节。
深度学习中的时序建模技术主要包括循环神经网络（RNN）及其变种，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型通过引入循环连接，使得信息能够在序列的不同时间点之间传递，从而有效地捕捉时序依赖关系。
RNN是一种适用于处理序列数据的神经网络。它的核心思想是，网络中的每个节点不仅接收当前输入，还接收前一个节点的输出。这使得RNN能够捕捉序列中的时序信息。然而，传统的RNN在处理长序列时容易面临梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以学习到长期依赖关系。
LSTM是RNN的一种变种，通过引入三个门（遗忘门、输入门和输出门）以及一个细胞状态，有效地解决了RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过精心设计的门控机制，能够保留重要信息并丢弃不相关的信息，从而实现对长序列的有效建模。
遗忘门: f_t = σ(W_f · [h_(t-1), x_t] + b_f)
输入门: i_t = σ(W_i · [h_(t-1), x_t] + b_i)
候选细胞状态: ṡ_t = tanh(W_C · [h_(t-1), x_t] + b_C)
细胞状态: C_t = f_t * C_(t-1) + i_t * ṡ_t
输出门: o_t = σ(W_o · [h_(t-1), x_t] + b_o)
隐藏状态: h_t = o_t * tanh(C_t)
GRU是另一种RNN的变种，它通过简化LSTM的结构，实现了更高的计算效率和更好的性能。GRU将LSTM中的遗忘门和输入门合并为一个更新门，同时将细胞状态和隐藏状态合并为一个状态。这种简化使得GRU在保持性能的同时，降低了模型的复杂度。
在行为识别中，LSTM和GRU等时序建模技术被广泛用于处理视频序列。这些模型能够从视频帧中提取特征，并通过时序建模捕捉到动作的变化和顺序。结合卷积神经网络（CNN）用于特征提取，LSTM和GRU等模型可以实现对复杂行为的有效识别。
时序建模在行为识别中起着至关重要的作用。通过引入循环神经网络及其变种（如LSTM和GRU），深度学习模型能够有效地捕捉视频序列中的时序信息，从而提高对动作序列的理解和识别精度。随着技术的不断发展，时序建模技术将在行为识别领域发挥更加重要的作用。