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基于立体视觉的人体动作识别方法研究的中期报告
一、研究背景与意义
随着计算机视觉技术的不断发展，人体动作识别成为了计算机视觉领域的一个热门研究方向。人体动作识别可以应用于很多领域，例如人机交互、智能监控、医学诊断等。其中，立体视觉方法是一种较为优越的方法，它可以通过多个视角获取人体的三维信息，增强了人体动作识别的鲁棒性和稳定性。
二、研究内容
本研究基于立体视觉技术，对人体进行三维重建，并利用人体的三维信息进行动作识别。具体研究内容如下：
1.立体视觉系统搭建
搭建一个立体视觉系统，实现对人体的多视角拍摄，以获取人体的三维信息。
2.人体三维重建
根据多视角拍摄得到的图像序列，使用视差法、结构光等技术，对人体进行三维重建，得到一个完整的三维人体模型。
3.特征提取与选择
从三维人体模型中提取动作相关的特征，如姿态、关节角度等，并对其进行选择，筛选出对动作分类有较大影响的特征。
4.动作分类
利用机器学习方法，对提取出来的特征进行分类，实现对人体动作的识别。可以考虑使用支持向量机、深度学习等方法。
三、预期成果
本研究预期实现基于立体视觉的人体动作识别方法，可以对人体进行三维重建，提取出动作相关的特征，并实现动作分类。该方法具有较高的鲁棒性和稳定性，可以应用于人机交互、智能监控、医学诊断等领域，具有很大的应用前景。