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基于深度数据的行为识别算法研究的中期报告
一、研究背景与意义
人类行为识别已成为人与计算机互动、智能化的一项重要技术。而随着深度相机的广泛应用，基于深度数据的行为识别也成为当前研究的热点之一。本课题致力于研究如何利用神经网络进行基于深度数据的人类行为识别，以实现对人类活动的自动化识别和分析。
二、研究方法
1.数据采集
采用Kinectv2深度相机采集人类动作数据。选取动作包括但不限于跑步、坐下、起立、摆手、拍手等不同类别的动作。每个动作的采集时长均为3-5秒，采集完成后将数据进行预处理。
2.特征提取
针对深度信息数据进行特征提取。在此研究中采用了多种特征提取方法，包括由一些笔画生成的姿态关系指标，例如关节角度、相对角度和加速度等特征。每个样本的特征均经过归一化处理，以便能够更好地进行分类与识别。
3.神经网络模型
本课题采用卷积神经网络模型实现对行为的分类识别。在此过程中，输入数据为样本的特征序列，输出是每个样本的类别概率。采用交叉熵作为损失函数进行训练，并通过反向传播算法更新模型参数。
4.实验前提
为了保证训练的效果和实验的稳定性，我们在本课题中设置以下实验前提：
1）每个类别的训练样本数至少为300个；
2）将所有样本随机分成训练集、验证集、测试集的比例为6:2:2。
三、研究进展
1.数据预处理
对采集得到的深度数据进行预处理，去除多余的背景，将人体的深度图像切割为单独的几个部位。同时，将图像进行归一化处理，使其在同一尺度内。
2.特征提取
采用数种特征提取方法，包括提取关节角度、相对角度、加速度等特征。通过PCA降维将特征从高纬度降到低纬度，以缩小训练数据的规模。
3.神经网络模型
采用多层卷积神经网络模型，在预处理和特征提取的基础上进行训练。在本研究中，我们采用了AlexNet、VGG-16和ResNet-50等经典模型进行对比实验，并选取精度最高的ResNet-50模型进行深入研究。
四、未来计划
1.数据扩充
在原有数据的基础上，我们将进一步扩充数据集，以提高模型的泛化能力和识别准确率。
2.算法优化
我们将尝试通过算法调优等手段进一步提升模型的学习能力和鲁棒性。
3.研究应用
我们希望通过该研究，为数字健康、虚拟现实、智能家居以及自动驾驶等领域提供人类行为识别的技术支持。