行为识别
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行为识别 (Behavior Recognition)
核心定义
行为识别是指通过传感器（视觉、惯性、电磁等）与人工智能算法，自动感知、分割并分类人类行为模式的技术。其核心在于从时序数据中提取时空特征，将连续、高维的行为映射为离散或连续的语义标签（如“行走”“跌倒”“震颤”）。该领域融合了计算机视觉、模式识别与神经科学，为临床运动与认知功能评估提供了量化手段。
关键技术点
- 多模态特征提取：结合视频的时空特征（3D-CNN、I3D）与惯性传感器（IMU）的频域特征，提取动作幅度、速度、节律等临床相关参数。
- 时序建模：利用循环神经网络（LSTM/GRU）或 Transformer 处理行为序列的长期依赖性，尤其适用于检测异常行为（如癫痫发作前的自动症）。
- 迁移学习与领域自适应：解决个体间动作差异性（如帕金森病患者步态异构），通过预训练模型在少量临床数据上微调，提升泛化能力。
- 小样本学习与弱监督：针对罕见病行为（如额叶癫痫刻板运动）标注困难的情况，采用对比学习或伪标签策略降低标注成本。
医学/神经科学应用场景：脑卒中后步态障碍量化
背景：首都医科大学神经病学系在脑卒中康复领域的研究中，发现传统临床量表（如Fugl-Meyer、Berg平衡量表）存在主观性强、敏感性不足的问题。基于行为识别技术，我们团队开发了一套可穿戴IMU + 视频融合系统，用于住院患者的偏瘫步态分析。
实现：
- 患者佩戴4个6轴IMU于足、踝、膝部，同步采集多视角深度视频。
- 算法提取步态周期、足廓清高度、骨盆倾斜角度等时空参数，通过轻量化Transformer模型实时分类异常步态（如划圈步、足下垂）。
- 输出量化指标：步速变异系数（衡量稳定性）、双支撑相时长比（反映平衡代偿）。
临床价值：
- 早期识别微小步态变化，较量表提前3-5天捕捉康复转折点。
- 辅助家庭康复远程监测，指导治疗师调整训练方案。该工作已发表于《IEEE Trans. Neural Sys. Rehab. Eng.》，并接入首都医科大学宣武医院康复科临床路径。
