摘要
视频动作分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是从视频序列中识别出正在进行的动作。
近年来，目标关系网络作为一种新兴的深度学习方法，在视频动作分类任务中展现出巨大潜力。
目标关系网络通过建模视频帧中目标之间的相互作用关系，可以更全面地理解视频内容，从而提高动作识别的准确性和鲁棒性。
本文献综述旨在系统地概述面向视频动作分类的目标关系网络研究进展。
首先，介绍视频动作分类和目标关系网络的相关概念，并探讨该领域的研究意义；其次，梳理近年来目标关系网络在视频动作分类中的研究现状，并对主要研究方法进行分类和分析；接着，对现有方法进行深入分析和比较，总结其优势和局限性；最后，展望未来研究方向，为该领域的发展提供参考。
关键词：视频动作分类；目标关系网络；深度学习；关系推理；文献综述
随着互联网和移动设备的普及，视频数据呈爆炸式增长，如何高效地理解和分析海量视频数据成为亟待解决的问题。
视频动作分类作为视频理解的基础任务之一，在视频监控、人机交互、智能安防等领域具有广泛的应用前景。
视频动作分类旨在识别出视频中人物或物体所执行的动作类别，例如“跑步”、“跳跃”、“吃饭”等。
传统的视频动作分类方法通常依赖于手工设计的特征，例如HOG、HOF、SIFT等，但这些方法难以捕捉视频中的复杂时空信息，泛化能力有限。
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