基于關(guān)鍵幀及原語的人體動作識別研究的開題報告

基于關(guān)鍵幀及原語的人體動作識別研究的開題報告一、選題背景與意義人體動作識別是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域，其在智能監(jiān)控、人機交互、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域都有廣泛應用。人體動作識別的主要挑戰(zhàn)在于如何從復雜的視覺數(shù)據(jù)中提取有效的特征信息，從而實現(xiàn)準確的動作識別。目前，人體動作識別主要采用機器學習方法，如支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。然而，這些方法需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練，并且容易受到噪聲、光照變化、遮擋等因素的干擾，導致識別精度下降。因此，本研究旨在探索一種基于關(guān)鍵幀及原語的人體動作識別方法，通過挖掘動作序列中的關(guān)鍵幀和原語，提高動作識別的精度和魯棒性。二、研究內(nèi)容與方向本研究的主要內(nèi)容和方向如下：1.建立動作數(shù)據(jù)集本研究將采用公開數(shù)據(jù)集UCF101進行實驗，該數(shù)據(jù)集包含101種不同的動作類別。在數(shù)據(jù)集建立過程中，需要對動作序列進行標注，將每個動作序列劃分為若干個原語，并確定每個原語對應的關(guān)鍵幀。2.提取動作特征本研究將采用深度學習方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），提取關(guān)鍵幀和原語的特征。具體地，對于每個關(guān)鍵幀和原語，將其輸入CNN網(wǎng)絡中進行特征提取，得到相應的特征表示。3.動作識別本研究將采用傳統(tǒng)的分類器，如支持向量機（SVM），對提取的特征進行訓練和分類，實現(xiàn)對動作序列的識別。同時，還將探索層次模型的方法，將原語層和關(guān)鍵幀層的特征進行融合，提高動作識別的效果。三、預期成果本研究預期達到以下成果：1.建立基于關(guān)鍵幀及原語的動作數(shù)據(jù)集，為后續(xù)人體動作識別研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。2.提出一種基于關(guān)鍵幀及原語的人體動作識別方法，提高動作識別的準確率和魯棒性。3.在UCF101數(shù)據(jù)集上進行實驗，驗證所提出方法的有效性。四、研究計劃與進度安排本研究的計劃和進度安排如下：1.第一階段（1-2個月）：了解人體動作識別的基本理論和方法，對UCF101數(shù)據(jù)集進行探索和分析。2.第二階段（3-4個月）：完成動作數(shù)據(jù)集的建立，對動作序列進行標注和分割。3.第三階段（5-6個月）：使用深度學習方法提取關(guān)鍵幀和原語的特征，并對特征進行分析和提取。4.第四階段（7-8個月）：建立動作識別模型，訓練和測試分類器，驗證動作識別方法的準確度和魯棒性。5.第五階段（9-10個月）：探索層次模型的方法，將原語和關(guān)鍵幀的特征進行融合，并比較不同融合方法的效果。6.第六階段（11-12個月）：撰寫畢業(yè)論文，并準備進行學術(shù)報告。五、研究難點及解決思路1.動作序列的標注和分割動作序列的標注和分割是動作識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，需要準確地確定每個原語和關(guān)鍵幀的位置。為解決這一難題，本研究將采用標注工具快速視頻標注系統(tǒng)（VATIC）進行標注，同時結(jié)合人工校驗和自動化分割技術(shù)，提高標注和分割的準確度。2.提取關(guān)鍵幀和原語的特征關(guān)鍵幀和原語作為動作序列中最重要的信息，需要提取其有效的特征表示。本研究將采用預訓練的CNN網(wǎng)絡進行特征提取，同時探索不同網(wǎng)絡架構(gòu)和參數(shù)對特征提取效果的影響。3.層次模型的特征融合對于原語和關(guān)鍵幀層的特征融合，傳統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)往往是串聯(lián)或并聯(lián)的方式。本研究將探索更高效的層次模型，如深度金字塔模型和多標簽學習等，以提高特征融合的效果。六、參考文獻[1]LiW,WangZ,GaoZ,etal.Actionrecognitionbasedonfeaturefusionofskeletonandimagesequences[C]//201511thWorldCongressonIntelligentControlandAutomation(WCICA).IEEE,2015.[2]ChenC,LiW.Actionrecognitionusingfusedfeaturesandmulti-layerheterogeneousmodel[C]//2017IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP).IEEE,2017.[3]SunB,FengJ,SaenkoK.DeepLearningforFine-GrainedImageClassificationandActionRecognition[C]//CVPR.2014.[4]FernandoB,GavvesE,OramasMJ,etal.ModelingVideoEvolutionforActionRecognition[C]//CVPR.2015.[5]SimonyanK,ZissermanA.Two-streamconvolution