行走步態(tài)圖像分析與識(shí)別的開題報(bào)告

行走步態(tài)圖像分析與識(shí)別的開題報(bào)告一、選題背景及意義行走是人類日?；顒?dòng)中不可避免的一部分，因此行走步態(tài)的分析和識(shí)別一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。行走步態(tài)的分析和識(shí)別可以被應(yīng)用在許多領(lǐng)域，比如運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)、安防監(jiān)控、智能機(jī)器人等。例如，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，通過分析和識(shí)別行走步態(tài)圖像可以診斷運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)疾病，提高康復(fù)治療的效果；在安防監(jiān)控領(lǐng)域，通過分析和識(shí)別行走步態(tài)可以用于識(shí)別不同的人員或追蹤犯罪嫌疑人等；在智能機(jī)器人領(lǐng)域，通過分析和識(shí)別行走步態(tài)可以使機(jī)器人更準(zhǔn)確地模擬人類走路的方式，實(shí)現(xiàn)更加自然的移動(dòng)。二、選題的研究現(xiàn)狀行走步態(tài)的分析和識(shí)別是一個(gè)多領(lǐng)域的研究課題，包括計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、生物力學(xué)等。其中，傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)特征加分類器的方法已經(jīng)被逐漸淘汰，最近幾年，隨著深度學(xué)習(xí)方法的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的行走步態(tài)分析和識(shí)別方法也逐漸成為主流。近年來，國內(nèi)外學(xué)者在行走步態(tài)分析和識(shí)別方面做了大量的研究工作，例如：1.常用視頻處理技術(shù)，如光流法、背景減除法、形態(tài)學(xué)、人體姿態(tài)估計(jì)等技術(shù)，用于提取行走步態(tài)圖像的特征。2.基于PCA(PrincipalComponentAnalysis)或LDA（LinearDiscriminantAnalysis）等的特征提取和降維方法，用于提取人體行走步態(tài)的關(guān)鍵特征。3.基于SVM（SupportVectorMachine）、KNN（K-NearestNeighbor）、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于訓(xùn)練分類器，實(shí)現(xiàn)人體行走步態(tài)的識(shí)別。4.基于深度學(xué)習(xí)的方法，在行走步態(tài)識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)出色，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、多模態(tài)融合等。三、研究目的及內(nèi)容本研究旨在設(shè)計(jì)一種基于深度學(xué)習(xí)的行走步態(tài)圖像分析與識(shí)別方法，主要包括以下內(nèi)容：1.設(shè)計(jì)一個(gè)基于共享卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的特征提取模塊，用于提取人體行走步態(tài)圖像的關(guān)鍵特征，提高行走步態(tài)圖像的抽象表示能力。2.提出一種新的時(shí)空特征融合模型，用于融合行走步態(tài)圖像時(shí)空特征，以利于更加準(zhǔn)確地識(shí)別人體行走步態(tài)。3.實(shí)現(xiàn)行走步態(tài)識(shí)別算法，并在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)證明算法的有效性和實(shí)用性，與已有的研究方法進(jìn)行比較和分析，得出結(jié)論。四、研究方法及技術(shù)路線本研究采用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)人體行走步態(tài)圖像進(jìn)行分析和識(shí)別，主要的技術(shù)路線如下：1.首先，收集并預(yù)處理行走步態(tài)圖像數(shù)據(jù)集，提取人體行走步態(tài)的時(shí)空特征。2.接著，設(shè)計(jì)一個(gè)基于共享卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取模塊，用于提取行走步態(tài)圖像的關(guān)鍵特征和降維處理。3.然后，設(shè)計(jì)一個(gè)新的時(shí)空特征融合模型，用于融合行走步態(tài)圖像的時(shí)空特征。4.最后，設(shè)計(jì)一個(gè)基于多分類支持向量機(jī)（SVM）的分類器，用于進(jìn)行行走步態(tài)圖像的識(shí)別。五、預(yù)期成果1.提出一種新的基于深度學(xué)習(xí)的行走步態(tài)圖像分析與識(shí)別方法，具有良好的識(shí)別性能和應(yīng)用價(jià)值。2.實(shí)現(xiàn)算法并在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)證明其有效性和實(shí)用性，并與