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复杂场景下的人体姿态估计与动作识别研究的开题报告
摘要：
人体姿态估计和动作识别在计算机视觉中具有重要的应用，包括运动分析、动画制作、智能监控等领域。本文将研究在复杂场景下的人体姿态估计和动作识别方法，包括基于深度学习的方法和基于传统计算机视觉算法的方法，并且讨论这些方法在实际场景中的应用和限制。
关键词：人体姿态估计、动作识别、深度学习、计算机视觉、传统算法
一、研究背景
姿态估计和动作识别是计算机视觉领域中的重要研究课题，是计算机对人类行为感知和理解的重要手段之一。人体姿态估计旨在根据给定的人体图像或视频，推断出人体的关节位置和角度。而动作识别则是根据给定的动态视频数据，识别出该视频所包含的动作种类。这些研究成果广泛应用于运动分析、动画制作、虚拟现实、智能监控等领域。
尽管研究人体姿态估计和动作识别已经有一定的历史，但目前在实际应用中仍然存在很多挑战。其中最主要的难点在于对于复杂场景下的人体姿态估计和动作识别，计算机视觉对于非刚体姿态变化的鲁棒性、复杂环境下的人体定位和姿态估计、不同人体之间的多样性等问题，仍然存在很大的困难。因此，如何在实际应用中实现快速、准确、鲁棒的人体姿态估计和动作识别，是计算机视觉领域的一个热点问题。
二、研究现状
近年来，基于深度学习的方法在人体姿态估计和动作识别研究中取得了较好的效果。其中，代表性的方法包括包括基于卷积神经网络（CNN）的方法、基于循环神经网络（RNN）的方法以及基于关键点回归的方法等[1]。这些方法主要使用表示能力更强的深度神经网络进行特征提取和学习，能够更好地处理复杂环境下的人体姿态估计和动作识别问题，但是在实际应用时其时间和空间复杂度较高，且需要大量的训练数据。
除了基于深度学习的方法之外，传统计算机视觉算法在人体姿态估计和动作识别研究中也有一定的应用。其中，包括基于模型拟合的方法、基于特征点匹配的方法以及基于关键点跟踪的方法等[2]。这些方法主要使用传统的计算机视觉算法进行图像处理和特征提取，具有较低的时间和空间复杂度，但是在复杂环境下往往难以处理非刚体姿态变化和多人交叉的情况。
三、研究内容
本文将着重研究在复杂场景下的人体姿态估计和动作识别方法，并且讨论这些方法在实际场景中的应用和限制。具体研究内容如下：
1.基于深度学习的人体姿态估计和动作识别方法研究，包括基于CNN、RNN、卷积神经网络-循环神经网络（CNN-R)
2.基于传统计算机视觉算法的人体姿态估计和动作识别方法研究，包括模型拟合、特征点匹配和关键点跟踪等算法。
3.研究不同方法在复杂场景下的优缺点和局限性，并且分析原因。
4.尝试将基于深度学习的方法和基于传统计算机视觉算法结合起来，提高人体姿态估计和动作识别的准确性和效率。
四、研究意义
本文的研究意义如下：
1.研究在复杂场景下的人体姿态估计和动作识别方法，为实际应用提供更加准确、鲁棒、高效的研究成果。
2.对于计算机视觉领域中人体姿态估计和动作识别的研究进行了深入探索，可以为后续研究提供参考。
3.将传统计算机视觉算法和深度学习方法结合起来，提高人体姿态估计和动作识别的准确性和效率，具有一定的实用价值。
五、参考文献
[1]Zhang,X.,Zhou,F.,&Lin,Y.(2018).Learning-basedHumanMotionAnalysis.ProceedingsoftheIEEE,106(5),674-693.
[2]Sun,X.,Liang,D.,&Zhang,J.(2019).Humanposeestimationandactionrecognitioninvideo:asurvey.ArtificialIntelligenceReview,52(3),1753-1772.