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基于卷积特征的可变形部件模型的人体检测和行为识别研究的开题报告
【开题报告】
题目：基于卷积特征的可变形部件模型的人体检测和行为识别研究
一、研究背景
人体检测和行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用广泛于视频监控、智能安防、辅助驾驶等领域。要想达到准确率较高、速度较快的检测和识别效果，需要结合深度学习中的卷积神经网络进行分析处理。在这个基础上，一个可变形部件模型（DeformablePartModel,DPM）的思想被引入了进来。DPM在物体检测领域有着很好的效果，其可以有效解决非刚性目标的检测问题。
本研究的研究重点是将DPM的思想运用到人体检测和行为识别中，应用于视频监控等领域。同时，针对部分特定情况，提出一些有效的改进策略，提高模型的性能和适应性。
二、研究目的与意义
本研究旨在提高人体检测和行为识别的准确率和速度，探索在深度学习框架下，如何应用DPM思想优化检测模型并进行实际应用，为社会公共安全和智能交通等领域的应用提供更有效的技术方案。
三、研究内容和方法
1.研究内容
（1）归纳整理DPM模型理论内容；
（2）使用卷积神经网络提取人体检测和行为识别的特征；
（3）在DPM模型中引入可变形部件以适应非刚性目标的检测问题；
（4）收集和调整含有不同人体朝向、性别、衣着、行为等变化的数据集；
（5）使用训练集来训练人体检测和行为识别的模型；
（6）在测试集上测试人体检测和行为识别的模型，分析结果；
（7）研究改进策略，提高人体检测和行为识别准确率。
2.研究方法
（1）理论分析与文献研究相结合；
（2）深度学习框架下，使用卷积神经网络提取特征；
（3）引入可变形部件模型；
（4）采用公开的多人体数据集来进行人体检测和行为识别研究；
（5）通过实验测试和结果分析，得出结论。
四、预期成果及进度安排
1.预期成果
（1）完成人体检测和行为识别模型的构建；
（2）得出人体检测和行为识别模型在多处场景下的应用效果；
（3）提出一些有效的改进策略。
2.进度安排
（1）2019年10月-11月：理论分析与文献研究；
（2）2019年11月-2020年1月：选定数据集，搭建网络，进行实验；
（3）2020年1月-2月：对实验数据进行整理和分析；
（4）2020年2月-3月：提出改进策略，并进行实验；
（5）2020年3月-4月：撰写学位论文。
五、研究意义
1.探索出更为科学、全面的人体检测和行为识别技术，可以帮助社会公共安全、智能交通等领域更好地实现目标，为人类的生产生活带来更加便捷和高效的服务。
2.本研究的技术方案可以提供一种新颖的思路，对深度学习相关技术应用研究有一定的启示作用，对于加速相关领域的技术和推进深度学习及其应用的发展具有重要意义。