人体行为特征融合与行为识别研究的任务书.docx

人体行为特征融合与行为识别研究的任务书
任务书：
1.研究背景
谷歌、苹果等公司正在竞相研究人体行为识别技术，并在智能手机和智能家居等领域应用人体行为识别技术，以提供更为智能化的用户体验。人体行为特征是人体行为识别的一种重要手段，主要指以人体运动方式和生理活动为基础，分析人体运动模式和生理反应的信息，多元化地提取构成人体行为特征的数据基础。目前，已经有很多研究渠道开始关注和开展人体行为特征识别的相关研究。
2.研究重点
本次研究的重点是基于人体行为特征的融合与识别技术研究。具体任务如下：
2.1介绍人体行为特征识别的发展历程和研究现状，对各种人体行为特征提取方法和融合技术进行深入研究。
2.2研究人体行为特征融合技术，建立多源信息的融合模型。采用数据融合和决策融合相结合的方式，提高人体行为特征识别的准确率。
2.3研究人体行为特征识别技术，探索基于深度学习的人体行为识别模型，利用卷积神经网络、循环神经网络、自编码神经网络等深度学习算法，对人体行为特征进行分类和识别，并根据不同应用场景优化模型。
3.研究方法和技术路线
3.1研究方法
（1）文献综述法：对当前人体行为特征的研究现状进行综述，总结现有识别方法和技术瓶颈；
（2）数据采集和预处理：使用多种传感器和设备采集人体行为特征数据，并对数据进行预处理，包括特征提取、数据归一化等；
（3）特征融合算法：采用数据融合和决策融合相结合的方式，提高人体行为特征识别的准确率；
（4）深度学习算法：利用卷积神经网络、循环神经网络、自编码神经网络等深度学习算法，对人体行为特征进行分类和识别；
3.2技术路线
（1）研究人体行为特征提取和融合技术，探索多源信息融合模型；
（2）研究基于深度学习的人体行为识别模型，并结合不同应用场景进行优化；
（3）设计实验，并使用数据验证算法和模型。
4.研究成果
本研究的主要成果包括：
（1）提出一种基于人体行为特征的融合与识别技术，并实现相关算法和模型；
（2）利用所提出技术，实现实时人体行为特征识别系统；
（3）设计一些场景模拟实验，在不同场景中对所提出技术进行验证和评估。
5.时间安排
本研究的时间安排如下：
阶段|时间|任务
-|-|-
第1阶段|第1-2个月|开展文献综述和数据收集，熟悉研究的主要任务和方向
第2阶段|第3-6个月|研究人体行为特征融合技术，建立融合模型
第3阶段|第7-10个月|研究基于深度学习的人体行为识别模型，并结合不同应用场景进行优化
第4阶段|第11-12个月|设计实验并进行实验验证，撰写研究论文
6.经费预算
本研究的经费预算如下：
项目|费用
-|-
实验设备购置费|8万元
实验室耗材费|5万元
实验员工资|10万元
研究差旅费|3万元
其他杂费|4万元
总计|30万元
7.研究团队
本研究的研究团队由5人组成，其中2名博士生，3名硕士生。团队负责人应具备国内外知名高校博士学位，并在人体行为识别领域具有丰富的研究经验和技术实力。其他研究人员也应有在人体行为识别和深度学习等方面的背景和经验。