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基于视频的人体动作识别方法研究的中期报告
本研究旨在开发一种基于视频的人体动作识别方法，通过分析人体在运动时的动作特征，实现对不同运动类型的识别。本报告为中期报告，介绍了已经完成的研究工作和未来计划。
一、已完成的研究工作
1.数据集准备
我们采用了UCF101数据集，该数据集包含101个不同运动类型的视频片段，共有13320个视频片段。为了方便处理，我们对数据集进行了预处理，将每个视频片段转换为一个固定长度的帧序列，并提取每帧的人体骨架信息。
2.特征提取
在预处理后的数据集中，我们首先使用卷积神经网络提取每个视频片段的特征向量，并将其作为输入数据。
3.模型设计
我们采用了一种基于卷积神经网络的模型，即2DCNN-LSTM模型。该模型包含两个卷积层和一个循环神经网络层，用于提取视频片段的空间和时间特征。最后，我们添加一个全连接层进行分类。
4.模型训练
我们使用了Adam优化器进行模型训练，并设置了合适的学习率和批次大小。训练时使用的损失函数为交叉熵损失函数。
二、未来计划
1.模型调优
目前我们的模型性能还不如预期，因此我们计划对模型进行进一步调优，包括增加卷积层、调整神经元数量和优化超参数等。
2.引入更多数据
虽然UCF101数据集包含了许多不同的运动类型，但是其中仍然有一些运动类型不够充分。因此，我们计划引入更多的数据来完善我们的训练集。
3.应用实验
我们计划在更广泛的应用中进行实验，例如在体育比赛中的实时运动识别、在智能家居中的人体姿态识别等方面进行探索。
总之，我们的研究目标是开发出一种高效、准确、实时的基于视频的人体动作识别方法，为人们的生活提供更便利的服务。