是的，动作识别可以嵌入到向量表示中。动作识别涉及从视频数据中识别特定的人类动作——例如行走、跳跃或挥手。通过将这些动作转换为固定大小的数值向量（嵌入），模型可以捕获必要的时空模式，从而实现诸如相似性比较、聚类或迁移学习之类的任务。 这种方法利用深度学习架构将视频序列编码为紧凑的、有意义的表示，类似于词嵌入在自然语言处理中表示语义的方式。
一种常见的方法是使用 3D 卷积神经网络 (CNN) 或基于 Transformer 的模型。 例如，像 I3D（膨胀 3D ConvNet）这样的模型将视频帧处理为时空体，提取跨空间和时间的特征。 分类前的最后一层可以被视为嵌入向量。 另一种方法是使用双流网络：一个流分析 RGB 帧以获取外观，而另一个流处理光流以获取运动。 这些流被组合，它们融合的特征形成动作嵌入。 例如，某人跑步的视频可以编码为 512 维向量，其中值对应于学习到的运动和姿势属性。 这些向量然后可以用于比较动作——例如，测量“跑步”向量和“慢跑”向量之间的余弦相似度，以确定动作的密切程度。
动作嵌入的应用非常实用且多种多样。 在视频检索中，嵌入允许在大型数据集中高效搜索相似动作，而无需重新处理原始视频。 例如，安全系统可以标记具有类似于“攀爬栅栏”的嵌入的视频。 嵌入还支持迁移学习：在像 Kinetics 这样的大型数据集上训练的模型可以为较小的、特定于领域的数据集（例如，工业安全监控）生成嵌入，从而减少对标记数据的需求。 挑战包括平衡计算成本（3D CNN 需要大量资源）并确保嵌入可以推广到不同的摄像机角度或光照条件。 像 PyTorch Video 或 TensorFlow Hub 这样的框架提供了预训练模型（例如，SlowFast、TSM）来简化嵌入提取，让开发人员可以将动作识别集成到应用程序中，而无需从头开始训练。