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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中期报告
本文基于视觉的运动人体特征描述与行为识别研究中期报告，主要涉及以下内容：
1.研究背景
随着计算机视觉和机器学习技术的发展，人体运动特征描述与行为识别在计算机视觉领域得到了广泛的关注和应用。例如，人体动作识别在智能监控、虚拟现实、运动分析等场景中得到了广泛的应用。
2.研究目的
本研究的主要目的是基于视觉信息对人体运动进行特征描述，并通过机器学习算法实现人体运动行为的自动识别。
3.研究内容
本研究主要包括以下内容：
（1）人体骨架提取
人体骨架提取是针对视频序列的人体骨架进行提取和分割，获取运动过程中的人体动作特征。本研究采用OpenPose算法进行骨架提取。
（2）人体特征提取
在骨架提取的基础上，通过计算人体不同部位的关节角度、关节速度、关节加速度等特征，实现对人体运动过程的特征描述。
（3）机器学习算法应用
本研究采用支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）等机器学习算法进行人体运动行为的自动识别，并对比其性能和效果。
4.研究进展
目前，本研究已经完成了人体骨架提取和人体特征提取的实现，并通过SVM算法对不同的人体运动行为进行了识别和分类。下一步，我们将通过改进特征提取和机器学习算法，进一步提升人体运动行为识别的准确率和性能。
5.研究意义
本研究的意义在于提供了一种基于视觉信息对人体运动进行特征描述和行为识别的方法，可应用于智能监控、运动分析、虚拟现实等领域，具有重要的理论和实际应用价值。