基于局部時(shí)空特征的人體行為切分與識(shí)別方法若干關(guān)鍵技術(shù)研究的開題報(bào)告

基于局部時(shí)空特征的人體行為切分與識(shí)別方法若干關(guān)鍵技術(shù)研究的開題報(bào)告開題報(bào)告一、研究背景和意義人體行為識(shí)別在機(jī)器人、智能監(jiān)控、視頻搜索、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，而人體行為的切分和識(shí)別是人體行為識(shí)別任務(wù)中的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的人體行為切分和識(shí)別方法主要基于整幅圖片或視頻分析，缺少對(duì)局部時(shí)空特征的深入分析，因此容易受到背景噪聲、角度、遮擋等因素的干擾。針對(duì)這一問題，基于局部時(shí)空特征的人體行為切分與識(shí)別方法引入了對(duì)局部時(shí)空特征的深入分析，可以有效地提高人體行為的切分與識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確率。二、研究內(nèi)容和技術(shù)路線（一）研究內(nèi)容1.基于預(yù)處理技術(shù)對(duì)視頻進(jìn)行預(yù)處理，包括視頻幀率調(diào)整、降噪、預(yù)處理等。2.基于局部時(shí)空特征對(duì)視頻進(jìn)行特征提取，包括背景差分、角度計(jì)算、人體姿態(tài)估計(jì)、運(yùn)動(dòng)向量描述等。3.基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練，包括SVM、KNN、深度學(xué)習(xí)等。4.基于預(yù)訓(xùn)練模型和模型融合技術(shù)，提高模型的魯棒性和可靠性。5.基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)所提出的方法進(jìn)行效果驗(yàn)證，并進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。（二）技術(shù)路線1.預(yù)處理技術(shù)：采用OpenCV、Matlab等工具對(duì)視頻進(jìn)行預(yù)處理；2.局部時(shí)空特征提取技術(shù)：采用基于背景差分、運(yùn)動(dòng)方向、運(yùn)動(dòng)速度、人體姿態(tài)等局部時(shí)空特征的提取方法；3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法：采用SVM、KNN等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和CNN、LSTM等深度學(xué)習(xí)算法；4.模型提高技術(shù)：采用模型融合、預(yù)訓(xùn)練模型等方法提高模型的魯棒性和可靠性；5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：人體行為切分與識(shí)別方法的效果進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與其他方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。三、預(yù)期目標(biāo)本項(xiàng)目的預(yù)期目標(biāo)為：1.設(shè)計(jì)一種基于局部時(shí)空特征的人體行為切分與識(shí)別方法，能夠有效提高人體行為的切分與識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確率，具有較強(qiáng)的魯棒性和可靠性；2.建立一個(gè)較為完備的數(shù)據(jù)集，用于對(duì)所提出的方法進(jìn)行效果驗(yàn)證；3.根據(jù)不同的應(yīng)用需求，針對(duì)不同的場景設(shè)計(jì)相應(yīng)的人體行為切分與識(shí)別算法。四、研究計(jì)劃與進(jìn)度安排時(shí)間節(jié)點(diǎn)計(jì)劃安排2022年3月-5月確定研究方向，進(jìn)一步梳理思路，分析相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用需求，查閱相關(guān)文獻(xiàn)2022年6月-8月建立所需數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理2022年9月-11月設(shè)計(jì)局部時(shí)空特征的提取方法，并進(jìn)行特征提取2022年12月-2023年2月進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練，采用預(yù)訓(xùn)練和模型融合技術(shù)提高模型性能2023年3月-5月實(shí)現(xiàn)人體行為切分與識(shí)別方法，進(jìn)行效果驗(yàn)證，并與其他方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)2023年6月-8月完成實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和總結(jié)實(shí)驗(yàn)成果，撰寫論文五、研究基礎(chǔ)和條件本項(xiàng)目需要具備以下基礎(chǔ)和條件：1.掌握基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)知識(shí)，包括SVM、KNN、CNN、LSTM等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及OpenCV、Matlab等計(jì)算機(jī)視覺工具的使用；2.具備日常實(shí)驗(yàn)所需的計(jì)算機(jī)和設(shè)備；3.具備相關(guān)領(lǐng)域的研究經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，有相關(guān)實(shí)驗(yàn)室的支持和指導(dǎo)。六、論文框架論文框架分為五個(gè)部分：一、緒論1.研究背景和意義2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)3.研究內(nèi)容和目標(biāo)4.技術(shù)路線和預(yù)期成果5.論文框架和安排二、相關(guān)技術(shù)1.人體行為切分和識(shí)別技術(shù)概述2.基于局部時(shí)空特征的人體行為切分和識(shí)別技術(shù)3.SVM、KNN等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法4.CNN、LSTM等深度學(xué)習(xí)算法5.模型融合和預(yù)訓(xùn)練技術(shù)三、人體行為切分與識(shí)別方法設(shè)計(jì)1.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建和預(yù)處理2.局部時(shí)空特征的提取方法設(shè)計(jì)3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選擇和優(yōu)化4.模型融合和預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的應(yīng)用5.人體行為切分和識(shí)別方法的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析1.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)描