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基于半监督联邦学习的行为识别研究的开题报告
一、研究背景
智能家居、智能健身、智能医疗等智能化应用场景的快速发展，对行为识别算法提出了更高的要求。行为识别是指识别和分类人类的行为或活动，是智能化应用领域的基础性问题之一。在过去的几十年中，行为识别领域已经取得了很大的进展，例如基于模式识别、机器学习、深度学习等方法，已经能够对日常生活中的一些常见行为进行准确识别，如步态、姿势、手势等。
在联邦学习中，数据由多个客户端分布式地存储并处理，不同客户端的数据在数量级、数据格式和数据类型等方面具有差异。为了保护客户隐私和数据安全性，不同客户端之间通常不会直接共享原始数据，所以如何利用客户端数据进行模型的联合训练，成为了联邦学习领域研究的热点问题之一。
然而，在联邦学习中，由于参与训练模型的客户端之间数据量的不平衡以及数据质量的差异，会导致模型的性能下降或训练过程很难收敛。因此，在联邦学习中开展基于半监督的行为识别研究，可以减少对于标注数据的依赖，同时可以使联邦学习算法更适应实际场景，提高行为识别的准确率和鲁棒性。
二、研究内容和目标
本文将采用基于半监督的联邦学习方法，针对联邦学习中面临的不平衡数据和数据质量问题，研究行为识别问题。主要研究内容及目标如下：
1.利用联邦学习方法对分布式数据进行联合学习。在联邦学习过程中，每个客户端都具有本地的数据集，采用联邦学习的方式进行训练，从而使每个客户端都可以贡献本地数据的知识，最终得到联合模型。
2.基于半监督方法，在模型训练过程中利用未标记的数据信息，进行模型自适应和训练样本的扩充。采用半监督方法可以在不添加过多人工标注成本的情况下，提高行为识别模型的准确率和鲁棒性。
3.在联邦学习算法优化方面，本文将采用一系列的优化算法来解决客户端数据量不平衡以及客户端数据质量差异问题。例如采样策略、权重赋值、模型聚合等算法的应用，有效降低模型在不同客户端之间的性能差异。
4.针对行为识别问题，本文将构建行为数据集，并对数据集进行清洗和预处理，使得数据集的质量更加可靠。通过实验，将研究完成的算法与传统的分布式训练算法和单机学习算法进行对比，从而验证算法的效果和有效性。
三、研究意义
1.本文提出的基于半监督联邦学习方法可以在不增加过多的人工标注成本的同时，提高行为识别的准确率和鲁棒性，在应用智能化场景时具有很高的实用价值。
2.本文采用联邦学习方法进行分布式模型训练，避免了数据隐私泄露的风险，同时不影响模型的可解释性及可理解性。
3.本文采用的优化算法可以有效解决客户端数据量不平衡以及数据质量差异等问题，使得联邦学习算法更加实用。
四、研究方法
1.收集行为数据集，进行清洗和预处理。
2.构建基于半监督联邦学习的行为识别模型。
3.采用模型聚合策略对分布式数据进行联合学习。
4.采用半监督学习方法对未标记数据进行学习，提高训练样本的扩充和泛化能力。
5.采用多种优化算法，对联邦学习的分布式模型进行优化。例如权重赋值策略、采样策略、数据过滤等策略。
6.在行为识别数据集上进行实验，进行性能比对和效果分析。
五、预期成果
1.提出一种基于半监督联邦学习的行为识别方法，解决实际应用场景中分布式数据训练时的不平衡数据和质量差异问题，能够提高行为识别的准确率和鲁棒性。
2.研究并利用半监督学习方法，提高未标记数据在训练中的利用效率，从而不需要额外购买外部标记数据集。
3.基于模型聚合策略和优化算法，建立高效的联邦学习算法，并在行为识别数据集上进行验证，提供了有效的实验结果和对应的分析。