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基于局部特征描述的视频人体动作识别方法研究的任务书
任务书
一、研究背景及意义
随着移动互联网和智能终端的广泛应用，视频数据的收集和处理已经成为一种普遍现象。视频中包含非常丰富的信息，其中视频人体动作是其中的重要一部分。视频人体动作识别，即通过对视频中人体动作的描述、提取和识别，实现对视频内容的深度理解和自动识别，是计算机视觉、机器学习和模式识别等领域的热门研究方向之一。其在多媒体检索、视频监控、智能交互、虚拟现实等领域具有广泛的应用。
传统的视频人体动作识别方法通常采用全局特征描述，即将整张图片或视频帧作为一个整体进行特征提取和识别。但这种方法忽略了局部的细节特征，导致在人体动作的识别和分类上存在一定的误差和局限性。随着深度学习和卷积神经网络的发展，局部特征描述成为近年来视频人体动作识别研究的热门方向之一。局部特征描述是将视频人体动作分解为许多小的部分，即关键点或姿势，将这些局部信息组合起来，确定人体的动作类别。
因此，本次研究将基于局部特征描述方法，探索视频人体动作的识别问题，为上述领域的研究提供新的思路和方法。
二、研究内容
1.确定视频人体动作的数据集
本研究将根据常用的数据集，例如Kinetics、UCF101、HMDB51以及大规模的Youtube动作数据集等，收集视频人体动作数据集。
2.局部特征描述方法的实现
本研究将实现基于局部特征描述的视频人体动作识别方法。首先通过现有的人体检测和关键点精确定位技术，将视频人体动作分为多个局部区域，然后提取特征。目前，常用的特征提取算法包括HOG、SIFT、SURF和CNN等，因此，本研究将通过对比实验，选择合适的算法进行特征提取。最后，通过分类器进行分类，常用的分类器包括SVM、决策树和神经网络等。
3.研究方法的评估
本研究将通过对视频人体动作数据集的测试，比较基于局部特征描述的方法和传统的全局特征描述方法的优劣，并进一步分析各种算法的适用性和局限性。在评估过程中，本研究将使用准确率、召回率、F1值以及混淆矩阵等常用的度量指标进行评价。
三、论文要求
1.详细介绍视频人体动作识别的研究背景和意义，并对局部特征描述方法进行详细的介绍。
2.详细叙述数据集的收集和预处理方法，包括视频的格式、分辨率、采样率等信息。
3.详细阐述基于局部特征描述的视频人体动作识别方法，包括人体检测和关键点精确定位方法、特征提取算法、分类器的选择等。
4.详细分析实验结果，对比基于局部特征的方法和传统的全局特征描述方法的优劣，并进一步分析各种算法的优缺点。
5.在研究中需要使用Matlab、Python或C++等编程语言，需要详细叙述编码的实现过程。同时，需要使用数据可视化工具进行结果展示，例如matplotlib等。
6.要求论文体例规范、语言通顺，论述逻辑清晰、严谨，参考文献充分、规范。
7.要求论文不少于12000字，其中，实验部分所占篇幅不少于一半。
四、参考文献
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