基于計(jì)算機(jī)視覺的人體步態(tài)識(shí)別研究的開題報(bào)告

基于計(jì)算機(jī)視覺的人體步態(tài)識(shí)別研究的開題報(bào)告一、課題背景和研究意義隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，人體步態(tài)識(shí)別成為一項(xiàng)熱門研究領(lǐng)域。人體步態(tài)識(shí)別是指通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，對(duì)人體在行走或奔跑時(shí)的步態(tài)進(jìn)行分析和識(shí)別。該技術(shù)對(duì)于安全監(jiān)控、醫(yī)學(xué)康復(fù)、智能交通等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。目前，人體步態(tài)識(shí)別主要使用的方法有基于傳感器的方法和基于攝像機(jī)的方法?；趥鞲衅鞯姆椒ㄐ枰谏眢w各個(gè)部位固定傳感器，采集不同部位的運(yùn)動(dòng)信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理，這種方法的精度比較高，但是需要復(fù)雜的設(shè)備和大量的數(shù)據(jù)處理?；跀z像機(jī)的方法通過采集人體在行走或奔跑時(shí)的視頻信息，對(duì)視頻幀進(jìn)行圖像處理和分析，得到人體的各個(gè)部位的運(yùn)動(dòng)信息，來進(jìn)行步態(tài)識(shí)別，這種方法不需要固定傳感器，只需要一個(gè)攝像頭，而且成本較低，對(duì)于實(shí)現(xiàn)人體步態(tài)識(shí)別有很大的優(yōu)勢(shì)?；跀z像機(jī)的方法還可細(xì)分為基于靜態(tài)圖像的方法和基于動(dòng)態(tài)圖像的方法，其中基于動(dòng)態(tài)圖像的方法具有更高的準(zhǔn)確率和魯棒性，因此在實(shí)際應(yīng)用中更具有優(yōu)勢(shì)。人體步態(tài)識(shí)別在犯罪預(yù)防、智能交通、康復(fù)醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景，能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)智慧社會(huì)做出重要貢獻(xiàn)。二、研究內(nèi)容和研究方法1.研究內(nèi)容（1）深入研究人體步態(tài)特征及其在圖像中的表現(xiàn)方式。（2）提出一種基于深度學(xué)習(xí)的步態(tài)識(shí)別算法。（3）開發(fā)一套人體步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)步態(tài)識(shí)別的自動(dòng)化和智能化。2.研究方法（1）采用深度學(xué)習(xí)方法，分析人體步態(tài)的特征，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。（2）通過采集大量的視頻數(shù)據(jù)，提取人體步態(tài)特征，建立數(shù)據(jù)集。（3）將訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)用在步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)中，提高識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性。三、預(yù)期成果和創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在通過深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，提高人體步態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性，實(shí)現(xiàn)步態(tài)識(shí)別的自動(dòng)化和智能化。預(yù)期達(dá)到以下成果：（1）建立高質(zhì)量的人體步態(tài)識(shí)別數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練和測(cè)試深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。（2）開發(fā)一套智能化的人體步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體步態(tài)的自動(dòng)分析和識(shí)別。（3）在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境和受控場(chǎng)景中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和魯棒性。創(chuàng)新點(diǎn)：（1）將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于人體步態(tài)識(shí)別領(lǐng)域，提高了步態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。（2）以基于攝像機(jī)的方法為研究對(duì)象，模擬實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，提高了研究的實(shí)用性。（3）開發(fā)出一套智能化的人體步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了步態(tài)識(shí)別的自動(dòng)化和智能化。四、進(jìn)度安排本研究計(jì)劃三年完成，進(jìn)度安排如下：第一年：（1）研究人體步態(tài)特征及其在圖像中的表現(xiàn)方式。（2）建立含大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的人體步態(tài)識(shí)別數(shù)據(jù)集，為下一步深度學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)提供基礎(chǔ)。（3）基于靜態(tài)圖像的方法實(shí)現(xiàn)人體步態(tài)識(shí)別。第二年：（1）深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在步態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用，研究深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。（2）開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)算法的人體步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)。（3）基于動(dòng)態(tài)圖像的方法進(jìn)行步態(tài)識(shí)別。第三年：（1