基于二維人體關(guān)節(jié)點特征的體育視頻標(biāo)注的研究的開題報告

基于二維人體關(guān)節(jié)點特征的體育視頻標(biāo)注的研究的開題報告一、選題背景隨著體育賽事的不斷增多和直播技術(shù)的不斷發(fā)展，體育視頻的數(shù)量越來越多，如何有效地管理和利用這些視頻資源，為用戶提供更好的體育觀賞體驗，成為了一個重要的問題。其中一個重要的環(huán)節(jié)就是對體育視頻進行標(biāo)注，為用戶提供更清晰、豐富的觀賽體驗，同時也方便后期的檢索和分析。傳統(tǒng)的體育視頻標(biāo)注一般采用人工標(biāo)注的方式，存在標(biāo)注速度慢、標(biāo)注質(zhì)量難以保證的問題。而近年來，隨著計算機視覺領(lǐng)域的不斷發(fā)展，人體關(guān)節(jié)點檢測技術(shù)已經(jīng)取得了很大的突破，能夠準(zhǔn)確地檢測出人體關(guān)節(jié)的位置信息。因此，基于二維人體關(guān)節(jié)點特征的體育視頻標(biāo)注成為了一個熱門的研究方向。二、研究目的本研究旨在針對體育視頻標(biāo)注問題，利用人體關(guān)節(jié)點檢測技術(shù)，開發(fā)一種基于二維人體關(guān)節(jié)點特征的自動標(biāo)注系統(tǒng)，提高標(biāo)注效率和標(biāo)注準(zhǔn)確性，為用戶提供更清晰、豐富的體育觀賞體驗。三、研究內(nèi)容本研究的主要內(nèi)容包括以下幾個方面：1.人體關(guān)節(jié)點檢測技術(shù)的研究：選取幾種常見的人體關(guān)節(jié)點檢測算法進行比較研究，選擇最適合本研究的算法。2.特征提取和分類模型：采用深度學(xué)習(xí)算法，對人體關(guān)節(jié)點特征進行提取，構(gòu)建分類模型來對視頻進行標(biāo)注。3.數(shù)據(jù)集的采集和處理：收集并處理相關(guān)體育比賽的視頻數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練和測試模型。4.系統(tǒng)實現(xiàn)及評估：基于以上研究內(nèi)容，實現(xiàn)一套基于二維人體關(guān)節(jié)點特征的自動標(biāo)注系統(tǒng)，并進行實際測試和驗證。四、研究意義本研究不僅可以為體育視頻標(biāo)注提供一種更高效、更準(zhǔn)確的實現(xiàn)方式，也可以引發(fā)對人體關(guān)節(jié)點檢測技術(shù)在其他領(lǐng)域的應(yīng)用和深入研究，為計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展提供重要參考。五、研究方法本研究采用了實驗研究的方法，主要包括人體關(guān)節(jié)點檢測算法的選擇、數(shù)據(jù)集的處理、模型訓(xùn)練和系統(tǒng)實現(xiàn)。六、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：1.一份詳細(xì)的研究報告，介紹選擇的人體關(guān)節(jié)點檢測算法、特征提取和分類模型、數(shù)據(jù)集的采集處理以及系統(tǒng)實現(xiàn)和評估等內(nèi)容。2.一套基于二維人體關(guān)節(jié)點特征的自動標(biāo)注系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對體育視頻的自動標(biāo)注。3.實驗數(shù)據(jù)和結(jié)果，能夠證明本研究方法的有效性和實用性。七、進度安排1.第一階段（一個月）：完成文獻綜述和人體關(guān)節(jié)點檢測算法的選擇。2.第二階段（兩個月）：收集、處理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集，完成特征提取和分類模型訓(xùn)練。3.第三階段（一個月）：實現(xiàn)自動標(biāo)注系統(tǒng)和進行實驗驗證。4.第四階段（一個月）：撰寫研究報告和論文。八、參考文獻[1]WeiY,LuH,LiangX,etal.Convolutionalposemachines[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2016:4724-4732.[2]NewellA,YangK,DengJ.Stackedhourglassnetworksforhumanposeestimation[C]//ProceedingsoftheEuropeanconferenceoncomputervision(ECCV).2016:483-499.[3]XiaoB,WuH,WeiY.Simplebaselinesforhumanposeestimationandtracking[C]//ProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV).2018:466-481.[4]詹藝靖.基于OpenPos