基于局部时空特征的人体行为切分与识别方法若干关键技术研究的开题报告

基于局部时空特征的人体行为切分与识别方法若干关键技术研究的开题报告开题报告一、研究背景和意义人体行为识别在机器人、智能监控、视频搜索、虚拟现实等领域有着广泛的应用，而人体行为的切分和识别是人体行为识别任务中的重要环节。传统的人体行为切分和识别方法主要基于整幅图片或视频分析，缺少对局部时空特征的深入分析，因此容易受到背景噪声、角度、遮挡等因素的干扰。针对这一问题，基于局部时空特征的人体行为切分与识别方法引入了对局部时空特征的深入分析，可以有效地提高人体行为的切分与识别结果的准确率。二、研究内容和技术路线（一）研究内容1.基于预处理技术对视频进行预处理，包括视频帧率调整、降噪、预处理等。2.基于局部时空特征对视频进行特征提取，包括背景差分、角度计算、人体姿态估计、运动向量描述等。3.基于机器学习算法进行特征学习和模型训练，包括SVM、KNN、深度学习等。4.基于预训练模型和模型融合技术，提高模型的鲁棒性和可靠性。5.基于实验数据对所提出的方法进行效果验证，并进行对比实验。（二）技术路线1.预处理技术：采用OpenCV、Matlab等工具对视频进行预处理；2.局部时空特征提取技术：采用基于背景差分、运动方向、运动速度、人体姿态等局部时空特征的提取方法；3.机器学习算法：采用SVM、KNN等传统机器学习算法和CNN、LSTM等深度学习算法；4.模型提高技术：采用模型融合、预训练模型等方法提高模型的鲁棒性和可靠性；5.实验验证：人体行为切分与识别方法的效果进行实验验证，并与其他方法进行对比实验。三、预期目标本项目的预期目标为：1.设计一种基于局部时空特征的人体行为切分与识别方法，能够有效提高人体行为的切分与识别结果的准确率，具有较强的鲁棒性和可靠性；2.建立一个较为完备的数据集，用于对所提出的方法进行效果验证；3.根据不同的应用需求，针对不同的场景设计相应的人体行为切分与识别算法。四、研究计划与进度安排时间节点计划安排2022年3月-5月确定研究方向，进一步梳理思路，分析相关技术和应用需求，查阅相关文献2022年6月-8月建立所需数据集，并进行数据预处理2022年9月-11月设计局部时空特征的提取方法，并进行特征提取2022年12月-2023年2月进行机器学习算法的学习和模型训练，采用预训练和模型融合技术提高模型性能2023年3月-5月实现人体行为切分与识别方法，进行效果验证，并与其他方法进行对比实验2023年6月-8月完成实验结果分析和总结实验成果，撰写论文五、研究基础和条件本项目需要具备以下基础和条件：1.掌握基础的机器学习和计算机视觉相关知识，包括SVM、KNN、CNN、LSTM等机器学习算法，以及OpenCV、Matlab等计算机视觉工具的使用；2.具备日常实验所需的计算机和设备；3.具备相关领域的研究经验和实践经验，有相关实验室的支持和指导。六、论文框架论文框架分为五个部分：一、绪论1.研究背景和意义2.国内外研究现状和发展动态3.研究内容和目标4.技术路线和预期成果5.论文框架和安排二、相关技术1.人体行为切分和识别技术概述2.基于局部时空特征的人体行为切分和识别技术3.SVM、KNN等传统机器学习算法4.CNN、LSTM等深度学习算法5.模型融合和预训练技术三、人体行为切分与识别方法设计1.数据集的构建和预处理2.局部时空特征的提取方法设计3.机器学习算法的选择和优化4.模型融合和预训练技术的应用5.人体行为切分和识别方法的设计实现四、实验结果与分析1.实验设计和数据描