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基于骨架信息的人体动作识别的开题报告
一、研究背景
随着计算机技术的不断发展，人体动作识别技术已经得到了广泛的应用。人体动作识别主要应用于体育训练、医疗康复、虚拟现实、安全监控等领域，能够帮助人们更好地了解自身的运动状态，实现精准监控和健康管理。基于骨架信息的人体动作识别是目前研究的热点之一，其优点在于无需进行图像处理和分割，不会受到环境条件的限制，可以实现实时性高、精度高的运动监测和识别。
二、研究内容
本研究的主要内容是基于骨架信息的人体动作识别。首先，对多种传感器进行测试和比较，选择合适的传感器来采集人体骨架信息。然后，采用深度学习算法进行骨架信息的处理和特征提取，得出人体不同动作的特征向量。最后，利用机器学习算法对特征向量进行分类，实现不同动作的自动识别。
三、研究意义
本研究的意义在于探究基于骨架信息的人体动作识别技术的应用潜力，为相关领域的研究和应用提供理论基础和技术支持。此外，该研究还可促进学科交叉和跨界合作，提高人体动作识别的精度和实时性，为人们的健康管理和运动训练提供更好的服务。
四、研究方法
（1）传感器选择与测试：从市面上选取几种常见的传感器进行测试和比较，筛选出适合本研究的传感器。
（2）骨架信息提取：根据传感器采集到的数据，利用滤波算法去除噪声并提取出人体的骨架信息。
（3）特征提取：采用卷积神经网络（CNN）提取人体骨架信息的特征向量，并进行降维、归一化等处理。
（4）分类识别：利用机器学习算法（如KNN、SVM、决策树）对特征向量进行分类，实现不同动作的自动识别。
五、研究难点
（1）传感器的选择和测试，需要考虑其采样频率、精度和价格等因素。
（2）骨架信息的提取和处理，需要解决噪声干扰和数据量大的问题。
（3）特征提取的精度和效率，需要调整CNN的参数等。
（4）分类算法的选择和优化，需要考虑多种算法的精度和实时性。
六、研究计划
时间节点|研究内容
2021年9月~12月|传感器的选择和测试、数据采集和预处理
2022年1月~4月|骨架信息的提取和处理、特征提取和降维
2022年5月~8月|分类算法的选择和优化、分类模型的训练和测试
2022年9月~12月|研究成果的总结和撰写报告
七、预期成果
（1）基于骨架信息的人体动作识别技术的设计与实现；
（2）针对人体运动状态的监测、分析和预测算法的研究；
（3）相关领域的应用案例和验证实验。
八、参考文献
[1]彭家斌,林琳,李佳可.Kinect传感器在人体骨架识别中的应用[J].现代电子技术,2012,35(15):58-61.
[2]郁兴华,倪立仁,李涛等.移动设备上基于深度学习的人体姿态识别算法[J].软件学报,2017,28(11):2909-2925.
[3]SabzevariR,ZhangK.HumanActionRecognitionwithConvolutionalNeuralNetworksonSkeletonData[J].arXivpreprintarXiv:1611.06550,2016.
[4]WangL,WangY,WuZM,etal.AReviewofHumanMotionRecognitionUsingKinectSensor[J].Sensors,2016,16(1):91.