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基于视频局部时空特征的人体行为识别的任务书
1.任务概述
人体行为识别作为计算机视觉和模式识别领域重要的研究方向之一，对于实现自动化监控、安防、智能交通等应用具有重要意义。本任务旨在基于视频局部时空特征，进行人体行为识别研究，包括数据采集、特征提取、分类识别等内容。
2.任务目标
本任务的目标是使用深度学习等技术，基于视频局部时空特征，实现人体行为识别。主要包括以下几个方面：
-数据采集：利用摄像机对不同场景下的行为进行采集，获取具有代表性的数据集。
-特征提取：选择适合本任务的特征提取方法，提取出能够表征人体行为的局部时空特征。
-分类识别：利用分类器对局部时空特征进行训练和识别，达到对人体行为进行自动识别的目标。
3.任务内容
3.1数据采集
数据采集是人体行为识别研究的基础工作。本任务中，需要选取具有代表性的数据集进行采集。采集场景应该包括不同的行为场景，比如走路、跑步、拍照等等。同时，数据采集还需要考虑以下因素：
-数据采集设备的选择。
-数据采集场景要尽量符合实际情况，避免过度设置场景，影响数据代表性。
-数据采集应注意保护被拍摄者的隐私权。
3.2特征提取
特征提取是人体行为识别成败的关键。本任务中可采用以下特征提取方法：
-二维卷积神经网络（CNN）：通过对视频帧进行卷积操作，提取出局部时空信息。
-光流特征：对每个像素点在两帧图像之间的运动情况进行描述，得到局部时空信息。
-序列分析方法：对连续的视频帧序列进行特征提取和学习，得到行为的时序性信息。
3.3分类识别
分类识别是本任务的核心内容。分类器可采用以下方法：
-支持向量机（SVM）分类器：该分类器对于小样本数据集效果较好，也能避免由于DNN等算法引起的过拟合。
-多分类逻辑回归法：在处理多元分类任务时，该方法比较常用。
-深度神经网络模型（DNN）：由于该模型训练时时间较长，因此训练需要在高性能计算环境下进行。
4.报告要求
本任务的报告需要包括以下内容：
-数据采集方法和数据集基本情况。
-特征提取方法，包括特征选择、提取、降维等等。
-分类器算法、模型选取及优化方法等内容。
-实验结果及分析，包括准确率、召回率、精准率等各项指标。
-创新性内容说明：如果有创新性的研究思路或成果，需要在报告中详细阐述。
5.提交要求
本任务的提交物为任务报告，包括研究方法、实验结果、分析和创新之处，报告不少于1200字。设计图表清晰，语言简洁明了，图表必须有标题。领取任务后7日内提交任务报告。