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基于多体感设备的人体行为识别的中期报告
尊敬的指导老师和评审专家，我正在进行的研究项目是基于多体感设备的人体行为识别。
本报告是本课题的中期报告，主要介绍已经完成的工作、当前进展情况和下一步计划。
1.已经完成的工作
1.1设计实验方案
本课题旨在利用多体感设备捕捉人体运动信息，进行人体行为识别。我们首先根据现有文献和实际场景设计了实验方案，包括参与者拍手、走路、跑步、跳跃等行为。方案考虑了参与者的性别、年龄等因素，并对实验过程进行了详细的描述和规范。
1.2采集数据
我们采用Kinect和惯性测量设备作为数据采集设备，对参与者进行了多组实验，共采集到了近1000条数据。数据包括身体姿态、肢体运动轨迹、加速度等信息。
1.3数据预处理
考虑到实验过程中可能存在异常数据和缺失值等情况，我们对采集到的数据进行了预处理，包括平滑、插值、去除异常值等操作，以便后续分析和处理。
2.当前进展情况
2.1特征提取
我们正在进行数据分析和特征提取工作。根据文献和实验经验，我们选取了一些常用的特征提取方法，包括时域特征、频域特征和小波变换等。我们将比较不同特征提取方法的效果，选取合适的方法进行后续处理。
2.2模型训练和测试
基于特征提取后的数据，我们将选取适合本项目的分类器，进行模型训练和测试。目前，我们已经尝试了KNN、SVM、朴素贝叶斯等算法，并取得了一定的成果。
3.下一步计划
3.1完善数据处理和特征提取
我们将进一步完善数据处理和特征提取工作，尝试更多的特征提取方法，并比较效果。
3.2参与者拓展和实验场景增加
目前我们的实验参与者主要集中在年轻人群体中，下一步将逐渐拓展到不同年龄、不同性别和不同体型的人群。同时，我们还将增加实验场景，考虑不同环境对行为识别的影响。
3.3模型优化和结果可视化
我们将进一步优化算法模型，并将结果可视化，方便对识别效果的评估和分析。
感谢评审专家和指导老师的关注和指导，我们将继续努力，争取取得更好的研究成果。