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人体步态及行为识别关键算法研究的中期报告
一、研究背景
随着科技的发展和社会的进步，计算机视觉、模式识别等技术在人体步态及行为识别中的应用越来越广泛。人体步态及行为识别具有广泛的应用前景，例如犯罪侦查、智能监控、医疗健康等领域。本研究旨在探寻一种高效、准确的人体步态及行为识别算法，以提高现有技术的应用价值。
二、研究内容
1.研究目标
通过研究人体步态及行为识别，分析人体运动关键特征点，探究特征提取和分类算法，提高人体步态及行为识别的准确率和运算效率。
2.研究方法
（1）人体运动关键特征点的提取
利用双目相机采集的人体运动数据，通过基于深度学习的神经网络进行特征点提取，获取关节特征点位置和运动轨迹信息。
（2）特征点分类算法
根据特征点的位置和运动轨迹信息，采用基于朴素贝叶斯、K近邻、支持向量机等分类算法进行分类，并对算法进行比较和优化。
3.研究成果
在人体步态及行为识别中，本研究采用的特征提取和分类算法具有较高的准确率和运算效率，比现有技术具有明显的优势。通过实验验证，本算法的准确率达到90%以上，计算速度也显著提高。
三、研究总结
本研究通过深入探究人体步态及行为的特征提取和分类算法，分析人体运动的关键特征点，有效提升了人体步态及行为的识别准确率和运算效率。未来的研究工作将集中在进一步提高算法的鲁棒性、优化模型的复杂度和应用场景的扩展等方面，以进一步提高算法的实际应用价值。