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

基于局部時空特征的人體行為切分與識別方法若干關(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別是人體行為識別任務(wù)中的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的人體行為切分和識別方法主要基于整幅圖片或視頻分析，缺少對局部時空特征的深入分析，因此容易受到背景噪聲、角度、遮擋等因素的干擾。針對這一問題，基于局部時空特征的人體行為切分與識別方法引入了對局部時空特征的深入分析，可以有效地提高人體行為的切分與識別結(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.基于局部時空特征對視頻進(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)對所提出的方法進(jìn)行效果驗(yàn)證，并進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。（二）技術(shù)路線1.預(yù)處理技術(shù)：采用OpenCV、Matlab等工具對視頻進(jìn)行預(yù)處理；2.局部時空特征提取技術(shù)：采用基于背景差分、運(yùn)動方向、運(yùn)動速度、人體姿態(tài)等局部時空特征的提取方法；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)一種基于局部時空特征的人體行為切分與識別方法，能夠有效提高人體行為的切分與識別結(jié)果的準(zhǔn)確率，具有較強(qiáng)的魯棒性和可靠性；2.建立一個較為完備的數(shù)據(jù)集，用于對所提出的方法進(jìn)行效果驗(yàn)證；3.根據(jù)不同的應(yīng)用需求，針對不同的場景設(shè)計(jì)相應(yīng)的人體行為切分與識別算法。四、研究計(jì)劃與進(jìn)度安排時間節(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)人體行為切分與識別方法，進(jìn)行效果驗(yàn)證，并與其他方法進(jìn)行對比實(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，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.人體行為切分和識別技術(shù)概述2.基于局部時空特征的人體行為切分和識別技術(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