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基于视觉的运动人体特征描述与行为识别研究的任务书
一、任务背景
随着计算机视觉技术的不断发展和应用，基于视觉的人体特征描述与行为识别成为了一个具有挑战性和研究价值的领域。在人体特征描述方面，传统的基于手工特征的方法需要经过繁琐的特征提取和选择才能得到最终的结果，而基于深度学习的方法则可以自动学习特征，极大地减轻了研究人员的工作量。在行为识别方面，利用运动信息对人的行为进行分类和识别已经得到了广泛的应用。在各种场景下，例如监控、体育竞赛、医疗等领域，对人体特征描述与行为识别的需求日益增长，因此该领域的研究显得尤为重要。
二、任务目的
本研究将基于视觉信息对人体进行特征描述和行为识别，主要目的如下：
1.实现人体运动状态的实时检测，包括人体姿态、运动轨迹等方面的信息；
2.建立一套有效的人体特征描述方法，对人体进行识别和分类；
3.探究不同应用场景下的行为识别方法，并提出相应的算法改进方案，提高识别准确率；
4.验证所提出的方法在具体场景下的效果，并进行分析。
三、研究内容
1.人体特征描述方法的研究
（1）研究基于深度学习的人体特征表达方法，建立人体特征描述模型；
（2）开展对不同应用场景下的特征学习和选择的研究；
（3）优化特征表示方法，提高识别效果。
2.行为识别方法的研究
（1）研究基于深度学习的行为识别方法，建立行为识别模型；
（2）研究运动轨迹的表示方法，提高识别效率和准确率；
（3）探讨多目标行为识别方法，增强识别的有效性。
3.系统实现和性能分析
（1）建立基于视觉的运动人体特征描述与行为识别系统，包括实时检测、特征描述、行为识别等模块；
（2）在不同场景下进行实验验证，并对系统进行性能分析。
四、研究难点
1.人体运动状态的实时检测
人体运动状态存在着较大的变化，对实时性提出了较高的要求，因此如何降低实时检测的误差和对系统硬件的消耗成为了一个难点。
2.多种运动行为的区分
不同运动行为具有相似的特征，识别相对复杂且难以区分，如何提高分类准确率也是一个难点。
3.系统构建与集成
基于视觉的运动人体特征描述与行为识别系统需要多个模块的配合完成，涉及到不同软硬件的集成和理解，构建可靠性高、兼容性强的系统也是难点之一。
五、研究意义
1.提高了基于视觉的人体特征描述和行为识别的准确性和效率，为现实生活中的应用提供技术支持；
2.推动了深度学习算法在这一领域的应用与发展，并促进了视觉技术的进步和发展；
3.对于实时检测和多目标分析及识别等领域具有重要的参考和借鉴价值。
六、研究进度安排
2022年3月-2022年6月：完成相关文献的调研和解析，梳理研究框架和技术路线。
2022年7月-2023年3月：建立基于视觉的运动人体特征描述和行为识别模型，开发系统的核心模块，并进行相关的算法优化和改进。
2023年4月-2023年8月：完成系统的实现和调试，进行系统测试和性能评估，修正系统中的缺陷和不足。
2023年9月-2023年12月：撰写相关的科研论文和实践报告，做好研究成果的推广和宣传工作。