基于視覺認(rèn)知的人體行為特征提取模型研究的開題報(bào)告

基于視覺認(rèn)知的人體行為特征提取模型研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，智能系統(tǒng)在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。在人體行為識(shí)別領(lǐng)域，利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分析人體運(yùn)動(dòng)特征，對(duì)人體行為進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和分類，已成為目前研究熱點(diǎn)之一。人體行為特征的識(shí)別與提取是人體行為識(shí)別的前提和關(guān)鍵，而人類視覺系統(tǒng)具有高效的特征提取和識(shí)別能力，因此基于視覺認(rèn)知的人體行為特征提取模型成為研究的重點(diǎn)之一。人體行為特征的識(shí)別和分析在許多實(shí)際應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用前景，如視頻監(jiān)控、智能家居、康復(fù)輔助等領(lǐng)域。同時(shí)，這種技術(shù)還可以被應(yīng)用于人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域，進(jìn)一步提升人們的生活質(zhì)量和工作效率。二、研究內(nèi)容和方法本研究計(jì)劃基于視覺認(rèn)知的特征提取理論，構(gòu)建一種人體行為特征提取模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體運(yùn)動(dòng)特征的自動(dòng)提取和分類。主要研究內(nèi)容包括：1.基于灰度空間的人體運(yùn)動(dòng)特征提取算法研究。2.人體姿勢(shì)識(shí)別算法研究。3.基于深度學(xué)習(xí)的人體行為識(shí)別模型研究。本研究將采用實(shí)驗(yàn)研究和模型設(shè)計(jì)相結(jié)合的方法，通過對(duì)不同場(chǎng)景下的人體行為數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)樣本庫，訓(xùn)練各種算法和模型，逐步完善提取人體行為特征的模型。三、預(yù)期成果1.構(gòu)建基于視覺認(rèn)知的人體行為特征提取模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體運(yùn)動(dòng)特征的自動(dòng)提取和分類。2.通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析和模型測(cè)試，驗(yàn)證所構(gòu)建模型在人體行為識(shí)別領(lǐng)域的有效性和性能。3.將研究成果應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中進(jìn)行驗(yàn)證，推廣人體行為識(shí)別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。四、研究進(jìn)度計(jì)劃1.前期研究工作：2021年3月-2021年5月完成相關(guān)文獻(xiàn)調(diào)研，深入了解人體行為特征提取技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展方向。2.中期研究工作：2021年6月-2022年4月基于灰度空間的人體運(yùn)動(dòng)特征提取算法研究，并完成相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集和分析。3.后期研究工作：2022年5月-2023年3月通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)人體行為識(shí)別模型的構(gòu)建和優(yōu)化，完成研究成果的驗(yàn)證和推廣。五、研究基礎(chǔ)條件1.實(shí)驗(yàn)室：計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)室。2.硬件設(shè)備：服務(wù)器、安防相機(jī)、計(jì)算機(jī)等。3.軟件工具：Matlab、Python、C++等。六、參考文獻(xiàn)1.劉濤,張偉國.基于人體運(yùn)動(dòng)特征的行為識(shí)別綜述[J].物聯(lián)網(wǎng),2020(4):195-202.2.王振國,張?zhí)斓?基于深度學(xué)習(xí)的人體行為識(shí)別綜述[J].軟件,2019,40(11):1-11.3.孫松濤,張巖等.人體行為識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)綜述[J].軟件學(xué)報(bào),2016,27(6):1369-1397.4.HassanBabaghiandSharathPankanti.Asurveyofbiometricrecognition[J].ProceedingsoftheIEEE,2015,101(11):2122-2157.7.