基于二维人体关节点特征的体育视频标注的研究的开题报告

基于二维人体关节点特征的体育视频标注的研究的开题报告一、选题背景随着体育赛事的不断增多和直播技术的不断发展，体育视频的数量越来越多，如何有效地管理和利用这些视频资源，为用户提供更好的体育观赏体验，成为了一个重要的问题。其中一个重要的环节就是对体育视频进行标注，为用户提供更清晰、丰富的观赛体验，同时也方便后期的检索和分析。传统的体育视频标注一般采用人工标注的方式，存在标注速度慢、标注质量难以保证的问题。而近年来，随着计算机视觉领域的不断发展，人体关节点检测技术已经取得了很大的突破，能够准确地检测出人体关节的位置信息。因此，基于二维人体关节点特征的体育视频标注成为了一个热门的研究方向。二、研究目的本研究旨在针对体育视频标注问题，利用人体关节点检测技术，开发一种基于二维人体关节点特征的自动标注系统，提高标注效率和标注准确性，为用户提供更清晰、丰富的体育观赏体验。三、研究内容本研究的主要内容包括以下几个方面：1.人体关节点检测技术的研究：选取几种常见的人体关节点检测算法进行比较研究，选择最适合本研究的算法。2.特征提取和分类模型：采用深度学习算法，对人体关节点特征进行提取，构建分类模型来对视频进行标注。3.数据集的采集和处理：收集并处理相关体育比赛的视频数据，用于训练和测试模型。4.系统实现及评估：基于以上研究内容，实现一套基于二维人体关节点特征的自动标注系统，并进行实际测试和验证。四、研究意义本研究不仅可以为体育视频标注提供一种更高效、更准确的实现方式，也可以引发对人体关节点检测技术在其他领域的应用和深入研究，为计算机视觉领域的发展提供重要参考。五、研究方法本研究采用了实验研究的方法，主要包括人体关节点检测算法的选择、数据集的处理、模型训练和系统实现。六、预期成果本研究的预期成果包括：1.一份详细的研究报告，介绍选择的人体关节点检测算法、特征提取和分类模型、数据集的采集处理以及系统实现和评估等内容。2.一套基于二维人体关节点特征的自动标注系统，能够实现对体育视频的自动标注。3.实验数据和结果，能够证明本研究方法的有效性和实用性。七、进度安排1.第一阶段（一个月）：完成文献综述和人体关节点检测算法的选择。2.第二阶段（两个月）：收集、处理和标注数据集，完成特征提取和分类模型训练。3.第三阶段（一个月）：实现自动标注系统和进行实验验证。4.第四阶段（一个月）：撰写研究报告和论文。八、参考文献[1]WeiY,LuH,LiangX,etal.Convolutionalposemachines[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2016:4724-4732.[2]NewellA,YangK,DengJ.Stackedhourglassnetworksforhumanposeestimation[C]//ProceedingsoftheEuropeanconferenceoncomputervision(ECCV).2016:483-499.[3]XiaoB,WuH,WeiY.Simplebaselinesforhumanposeestimationandtracking[C]//ProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV).2018:466-481.[4]詹艺靖.基于OpenPos