多視角下視頻序列的人體特征提取與快速識(shí)別算法研究的中期報(bào)告

多視角下視頻序列的人體特征提取與快速識(shí)別算法研究的中期報(bào)告一、研究背景和意義隨著智能監(jiān)控、安全檢查和反恐防范等領(lǐng)域的不斷發(fā)展，視頻監(jiān)控技術(shù)日益成為社會(huì)公共安全的重要保障之一，而人體特征的提取和識(shí)別是視頻監(jiān)控的重要應(yīng)用之一。然而，由于攝像頭視角、人體姿態(tài)、光線等因素的不同，以及背景信息的干擾，人體特征的提取和識(shí)別一直是一個(gè)難點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題。因此，針對(duì)多視角下視頻序列的人體特征提取和快速識(shí)別算法的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。二、研究?jī)?nèi)容和進(jìn)展本研究將利用深度學(xué)習(xí)算法，以多視角拍攝的視頻序列為數(shù)據(jù)源，對(duì)人體特征進(jìn)行提取和特征表達(dá)，進(jìn)而進(jìn)行快速識(shí)別。具體內(nèi)容和進(jìn)展如下：1.基于深度學(xué)習(xí)的人體特征提取方法。本研究將采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)視頻序列進(jìn)行特征提取，以解決一些傳統(tǒng)方法由于分析人體姿態(tài)和光照變化等因素而面臨的識(shí)別難題。本研究將專注于一些新近發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，比如ResNet和VGG等。前期實(shí)驗(yàn)表明，采用這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以在不同視角的視頻中對(duì)人體特征進(jìn)行高效提取，并獲得較好的識(shí)別效果。2.基于時(shí)空關(guān)系建模的特征表達(dá)方法。時(shí)空關(guān)系是影響特征提取和識(shí)別效果的重要因素，本研究將采用深度時(shí)空網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)空關(guān)系進(jìn)行建模，進(jìn)而獲得更豐富的特征表示。此外，本研究還將探索如何有效地對(duì)時(shí)空網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和推理，以保證特征表達(dá)的穩(wěn)定性和一致性。3.快速識(shí)別算法的研究和評(píng)估。本研究將采用多種快速識(shí)別算法，包括傳統(tǒng)的人工分類器（如SVM、KNN等）和深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、LSTM等），對(duì)提取的特征進(jìn)行分類和識(shí)別。通過(guò)對(duì)多視角下視頻序列的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本研究將無(wú)偏地評(píng)估各種算法的優(yōu)劣和適用范圍。三、研究預(yù)期成果本研究預(yù)期取得以下成果：1.提出一種基于深度學(xué)習(xí)的人體特征提取方法，能夠有效地提取多視角下的人體特征，進(jìn)一步提升視頻監(jiān)控的識(shí)別效果。2.提出一種基于時(shí)空關(guān)系建模的特征表達(dá)方法，能夠?qū)r(shí)空關(guān)系進(jìn)行更加精細(xì)和全面的建模，為后續(xù)的快速識(shí)別算法提供更好的特征表達(dá)。3.研究多種快速識(shí)別算法，包括傳統(tǒng)分類器和深度學(xué)習(xí)模型，在不同情況下進(jìn)行評(píng)估和比較，形成一套優(yōu)化的人體識(shí)別系統(tǒng)。四、問(wèn)題和挑戰(zhàn)本研究所面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)包括：1.建立多視角視頻序列數(shù)據(jù)集。由于目前缺乏真實(shí)的、有人工標(biāo)注的多視角視頻序列數(shù)據(jù)集，如何構(gòu)建大規(guī)模、豐富多樣的數(shù)據(jù)集，進(jìn)而測(cè)試多種識(shí)別算法的效果，是本研究面臨的第一個(gè)難點(diǎn)。2.處理光照、姿態(tài)等復(fù)雜變化。多視角下的視頻序列存在光照、姿態(tài)等復(fù)雜變化，如何對(duì)這些變化進(jìn)行建模和特征提取，進(jìn)而提高識(shí)別準(zhǔn)確度，是本研究需要解決的第二個(gè)難點(diǎn)。3.優(yōu)化算法和實(shí)現(xiàn)速度。傳統(tǒng)分類器和深度學(xué)習(xí)模型在識(shí)別時(shí)需要大量的計(jì)算，如何優(yōu)化算法和提高實(shí)現(xiàn)速度，進(jìn)而提高識(shí)別的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，是本研究需要解決的第三個(gè)難點(diǎn)。四、參考文獻(xiàn)[1]RiefoloL,DondiP,LombardiL,etal.MultipleViewHumanActionRecognitionUsing3DMotionTemplatesandMultiscaleDomains[C]//InternationalConferenceonPatternRecognition.IEEE,2012:488-491.[2]GohH,WahCL,LimKB.Humanactionrecognitionfrommultipleviewsusingboostedlow-levelfeatures[C]//IEEEInternationalConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2008:1-8.[3]GaoZ,YangB,RuiY,etal.ReducingAnnotationEffortforHumanActionRecognitionbyLeveraging3DSkeletonEstimation[C]//ACMInternationalConferenceonMultimedia.ACM,2018:1081-1089.[4]KimB,KimG.Video-basedpersonre-identificationusingspatio-temporalattention-drivenLSTM[C]//IEEEInternationalConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2018:3849-3858.[5]KongY,FanM,RenL,etal.Multi-viewhumanactivityrecognitionbasedonfeatureaggregationandkernelsparsecodin