基于立体视觉的人体动作识别方法研究的任务书.docx

基于立体视觉的人体动作识别方法研究的任务书
任务书
一、背景
人体动作识别在计算机视觉领域中是一个重要的研究方向，能够为人机交互、智能监控、虚拟现实等应用提供必要的技术支持。基于图像的人体动作识别方法在过去的几十年中得到了广泛的研究和应用，但随着技术的不断提升和需求的不断增加，基于图像的人体动作识别方法面临许多挑战，如光照变化、相机角度变化、遮挡等。而基于立体视觉的人体动作识别方法可以提供更加稳定和准确的结果，因此被认为是一种有前途的研究方向。
二、任务描述
本研究的任务是设计并实现一个基于立体视觉的人体动作识别方法，任务要求如下：
1.收集人体动作数据集，数据集要求包含多个不同的人体动作，如走路、跑步、跳跃等，要求数据集中的动作逼真且丰富，同时要求数据集中涵盖不同的场景和光照条件。
2.选取适合的硬件设备，搭建基于立体视觉的实验平台，该平台需要包含两个摄像头，同时摄像头的参数需要进行校准，以保证后续处理的准确性。
3.实现人体动作识别算法，该算法需要能够对立体图像进行预处理，提取出人体的特征点或轮廓等信息，然后利用机器学习算法进行分类或聚类，最终得到人体所做动作的标签。
4.根据实验结果，进行算法改进和优化，对算法进行评估和测试，得出算法的准确度和鲁棒性指标。
三、研究方法
1.数据采集：采用多台拍摄设备同时对不同场景下的人体进行采集，以获取尽可能真实的人体动作数据集。
2.硬件搭建：选取适合的硬件设备，搭建基于立体视觉的实验平台，校准摄像头参数，以便后续数据处理的准确性。
3.数据预处理与特征提取：利用图像处理技术对立体图像进行去噪、过滤、增强等预处理，并提取出人体的特征点、轮廓等信息，以便后续机器学习算法的处理。
4.机器学习算法的运用：选取适当的机器学习算法，对数据进行分类、聚类等处理，得出人体所做动作的标签。
5.结果分析和算法优化：根据实验结果，对算法进行评估和测试，并进行改进和优化，提高算法的准确度和鲁棒性指标。
四、研究进度安排
1.前期准备阶段（1周）：收集相关文献，了解立体视觉和人体动作识别相关知识，准备实验所需硬件设备和软件工具，搭建实验平台。
2.数据采集阶段（2周）：在不同的场景下进行数据采集，以保证数据集的逼真性和丰富性。
3.数据预处理和特征提取阶段（2周）：对数据进行预处理和特征提取，以便后续机器学习算法的处理。
4.算法实现阶段（3周）：选取适当的机器学习算法，对数据进行分类、聚类等处理，并实现人体动作识别算法。
5.结果评估和算法优化阶段（2周）：根据实验结果进行算法的评估和测试，并进行算法的改进和优化。
6.论文撰写和成果汇报（1周）：对研究结果进行总结和归纳，并撰写论文和成果报告，准备参加相关学术会议和展示演示等活动。
五、研究预期成果
1.完成一个基于立体视觉的人体动作识别算法，该算法能够准确地识别出人体所做的动作，并具有一定的鲁棒性和适用性。
2.建立一套完整的人体动作识别实验平台和数据集，为后续进一步研究提供有力的基础支撑。
3.撰写论文和成果报告，参加相关学术会议和展示演示等活动，将研究成果展示给广大学术界和工业界人员，提高研究影响力和社会贡献度。