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基于整体特征的人体动作的识别的任务书
一、任务背景
人体动作的识别是计算机视觉领域中一个热点和难点问题。它的应用范围涉及到许多领域，如军事、医学、游戏等。目前人体动作识别涉及到的技术主要有基于单个特征（如轮廓、骨骼、深度图等）的方法和基于多个特征的方法。其中基于多个特征的方法更加有效，可以提高人体动作识别的准确度和鲁棒性。本次任务要求基于整体特征来进行人体动作的识别，需要参赛队伍采用一种或多种特征提取和分类方法，来实现对人体动作的准确识别。
二、任务描述
1.数据集
本次任务提供的数据集包含1000个人体动作视频，每个视频有多个运动轨迹，包含下列7个动作类别：
（1）走路
（2）跑步
（3）跳跃
（4）蹲下
（5）颠球
（6）拍桌子
（7）跳水
其中，每个视频的尺寸为1920×1080，每个运动轨迹的长度不一定相同，每秒钟的帧数为25.
2.数据预处理
在处理数据时，需要对视频进行预处理，在视频中提取出每个人体的轮廓和运动轨迹。可以使用OpenCV等开源库和工具进行轮廓提取和运动轨迹的检测。在提取运动轨迹时，可以使用光流算法或其他检测算法。需要注意的是，提取出的轮廓和运动轨迹需要做好归一化处理，以避免不同尺寸和运动速度对识别的影响。
3.特征提取
在预处理过程中，得到的每个运动轨迹可以看作是一条时间序列，其中每个时间点可以表示为一个二维平面坐标系中的一个点。因此，在特征提取过程中，需要从时间序列中提取出一定数量或长度的特征向量。参赛队伍可以选择适合本任务的特征提取方法，比如常用的MFCC（Mel-FrequencyCepstralCoefficients）等。
4.分类器设计
在本任务中，需要实现训练和测试的分类器。参赛队伍可以根据自己的需求选择不同的分类器。常用的分类器包括决策树、KNN、朴素贝叶斯、SVM等。需要注意选择的分类器必须支持多元分类问题，并且需要进行适当的优化和调参来提高分类器的准确度和泛化能力。
5.评价指标
本任务采用的评价指标为准确率（Accuracy），即将正确分类的样本数占总样本数的比例。其中正确分类的样本数指分类器将测试集中的样本正确地识别到其对应的类别中。
三、任务要求
1.参赛队伍须自行组织学生参加，每个队伍由3-5名队员组成。
2.参赛队伍需要使用Python或MATLAB等主流工具实现整个识别系统，并提供清晰的代码和详细的注释。
3.参赛队伍需要按照任务要求，对数据进行预处理，选取特征并训练和测试分类器。
4.参赛队伍需要对训练和测试过程进行总结和分析，提出意见和改进。
5.参赛队伍需要在规定时间内提交代码和报告，代码需包含详细注释和README文件，报告需详细叙述算法步骤、实验结果及分析、结论等内容。