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视频数据中人体动作识别方法研究的中期报告
引言：
人体动作识别是计算机视觉领域中的一个重要课题，它可以被广泛地应用于实时视频监控、智能交通、环境感知等领域中。随着机器学习、深度学习等技术的不断发展，人体动作识别也得到了不断的提高。本文主要介绍基于深度学习的人体动作识别方法研究，包括数据集的选择、特征提取、模型选择、优化算法等方面。
一、数据集的选择
数据集的选择对于人体动作识别的准确性有着至关重要的影响。本文选择了UCF101(UCFSportsActionDataSet)和HMDB51(HumanMotionDataBase)两个数据集进行研究。UCF101数据集包含101个类别的视频动作，其中包含13,320个视频，共计133.5GB数据。HMDB51数据集包含51个类别的视频动作，其中包含了总计7000个视频，分别来自600个不同的视频剪辑。
二、特征提取
目前常用的特征提取方法包括手工设计特征和深度学习特征，本文主要介绍深度学习特征的提取方法。深度学习特征提取的方法可以通过卷积神经网络来实现，卷积神经网络可以自动学习数据中的特征，以便更好地进行分类。
本文采用了Inception-v3网络进行特征提取，该网络在ImageNet数据集上取得了最好的分类效果。在本文的实验中，我们将视频处理成一帧一帧的图片，并采用Inception-v3网络对图片进行特征提取，将得到的特征向量传入分类器进行分类。此外，我们还采用了一些预训练的网络模型，如VGG16、ResNet50等模型进行实验比较。
三、模型选择
对于人体动作识别，选择合适的模型对于准确性的提高也非常重要。本文采用了三种基本的分类模型进行比较，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）、深度神经网络（DeepNeuralNetwork）。其中，深度神经网络在目前的人体动作识别任务中表现最好。
在深度神经网络中，我们采用了简单的神经网络和卷积神经网络。简单的神经网络的构建包括输入层、若干个隐藏层和输出层，并通过反向传播算法进行训练。卷积神经网络新增了卷积层和池化层，可以更好地保留空间信息和局部特征，对于视频分类任务具有更好的效果。
四、优化算法
在模型的优化中，我们采用了一些常用的方法来提高分类的准确性。其中包括数据增强、早期停止、Dropout等算法。
1.数据增强：数据增强是指在给定的数据集中生成新的训练数据，以增加训练数据的数量和多样性。我们采用了图像翻转、随机旋转等方法进行数据增强，以提高分类器的泛化能力。
2.早期停止：早期停止是指在训练过程中当验证集上的分类准确率不再提升时，即停止训练以避免过拟合。我们采用了这个方法以使得分类器达到更好的泛化能力。
3.Dropout：Dropout是指在网络的前几层随机丢弃一些神经元，以减少网络中的共适应现象，防止过拟合。我们在卷积神经网络的全连接层中采用Dropout算法。
五、实验结果
在UCF101数据集上，我们采用了Inception-v3和ResNet50深度网络模型，进行分类实验，结果如下：
|模型|准确率|
|---------|------:|
|Inception-v3|90.37%|
|ResNet50|91.18%|
在HMDB51数据集上，我们采用了卷积神经网络进行分类，结果如下：
|模型|准确率|
|---------|------:|
|简单神经网络|43.27%|
|卷积神经网络|72.93%|
通过上述实验结果可以看出，深度网络模型和卷积神经网络在人体动作识别中具有较好的准确性和可行性，可以进行更广泛的应用和研究。