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基于深度学习的视频动作识别方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着计算机视觉技术的不断发展，视频动作识别技术也逐渐成为热门研究领域之一。视频动作识别技术可以被广泛应用于视频监控、人机交互、体育分析、医学研究等领域中。
目前，视频动作识别技术主要分为两种方法：基于特征提取和分类的传统方法以及基于深度学习的方法。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的视频动作识别方法已经成为研究热点。
本研究旨在综合深度学习和计算机视觉技术，探究基于深度学习的视频动作识别方法对于实现更高准确率的动作识别有着重要意义。
二、研究内容和技术路线
本研究拟采用以下技术进行视频动作识别：
1.卷积神经网络（CNN）：利用卷积神经网络进行特征提取和分类，可以有效提高识别准确率。
2.长短时记忆网络（LSTM）：利用长短时记忆网络对时间序列数据进行处理，可以有效解决视频动作识别中的时序问题。
3.密集连接网络（DenseNet）：利用密集连接网络进行特征提取和分类，可以获得更加丰富的特征信息。
研究包括以下内容：
1.收集和整理具有代表性的视频动作数据集，包括运动场景、体育比赛场景等。
2.对视频数据进行处理和特征提取，综合考虑视频中的时空信息，采用多种卷积神经网络结构，如ResNet50、InceptionV3进行特征提取。
3.利用长短时记忆网络对视频数据的时序信息进行处理，并采用自适应平均池化和全连接层进行分类。
4.针对卷积神经网络的特点，引入密集连接网络进行特征融合和判定。
5.针对不平衡数据的情况，采用反比例采样和最大类间距离原则进行数据平衡处理。
6.对比已有的传统算法和深度学习方法，分析实验数据，评估算法的有效性和准确性。
三、研究进展与计划
通过对已有的数据集和算法的分析，我们可以发现在早期的传统方法中，SVM和HMM等方法往往能够取得不错的识别率。而在近些年的深度学习方法中，卷积神经网络和长短时记忆网络等方法得到了广泛的应用，且在多数情况下能够取得更加优秀的识别准确率。
目前，我们已经完成了对数据集的采集和整理，同时也对卷积神经网络和长短时记忆网络等深度学习方法有了更加全面的了解。接下来我们的研究重点将集中在：
1.对数据集进行预处理，包括数据清洗和增强等操作。
2.对已有的深度学习方法进行改进，如利用ResNet50和DenseNet进行特征提取。
3.通过实验数据的对比和分析，验证改进后的算法的有效性和准确性。同时也将对不同硬件设备的复杂度、训练时间等指标进行评估。
四、参考文献
[1]JiaweiZhang,YangqingJia,KaiChen,“Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos,”inNIPS,2014.
[2]ChristophFeichtenhofer,AxelPinzandAndrewZisserman“ConvolutionalTwo-StreamNetworkFusionforVideoActionRecognition,”inProceedingsofCVPR,2016.
[3]KarenSimonyanandAndrewZisserman,“Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos,”inAdvancesinneuralinformationprocessingsystems,2014.
[4]HengWang,AlexanderKlaser,CordeliaSchmid,andCheng-LinLiu,“Actionrecognitionbydensetrajectories,”inIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2011.