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基于时空兴趣点的人体行为识别与预测任务书
任务描述
人体行为识别与预测是一项关键的计算机视觉任务，可应用于多个领域，如智能安防、智能家居、医疗健康等。本任务要求参赛者使用时空兴趣点(Spatio-TemporalInterestPoints,STIP)算法，实现基于视频的人体行为识别与预测任务。
任务包括以下三个子任务：
1.基于视频数据提取时空兴趣点(STIP)；
2.对提取的时空兴趣点进行特征提取，训练分类模型，实现人体行为识别；
3.在人体行为识别的基础上，预测下一个时间步的人体行为。
数据集说明
本任务所使用的视频数据集包含1000个样本，共涵盖了10个不同的人体行为类别，每个类别包含100个样本。样本视频分辨率为720P，帧率为25FPS。数据集中每个视频片段长度为5秒，视频总时长为5000秒。
为了方便任务实现，所有的处理步骤都在图像帧级别进行，即将视频分解为帧图像，对每个帧图像进行处理，并根据序列相似度来构建人体行为模型和预测模型。
实现方案
1.基于视频数据提取时空兴趣点(STIP)
时空兴趣点是一种用于视频处理的算法，可用于提取视频中的关键帧。基于STIP算法实现人体行为识别和预测任务的流程如下：
(1)图像处理，包括图像分割、光流估计等；
(2)提取兴趣点，包括角点检测、Harris角点、SIFT、SURF等；
(3)对兴趣点进行描述子提取，包括SIFT、SURF等；
(4)利用描述子计算兴趣点匹配，进而计算序列相似度。
2.对提取的时空兴趣点进行特征提取，训练分类模型，实现人体行为识别
在提取完STIP兴趣点之后，需要对这些兴趣点进行特征提取，然后利用提取到的特征训练一个分类模型，对兴趣点进行分类，以实现人体行为识别的目的。
(1)特征提取：利用HOG(方向梯度直方图)或LBP(局部二值模式)等方法提取特征；
(2)数据预处理：对提取的特征进行数据归一化或数据标准化等处理；
(3)分类模型训练：针对不同的分类任务选择不同的模型，如SVM、LR、DT等。
3.在人体行为识别的基础上，预测下一个时间步的人体行为
人体行为预测是指基于该人体之前已发生的动作，预测之后的动作。人体行为预测可以基于序列模型（如隐藏马尔可夫模型、循环神经网络等）和更高级别的神经网络结构（如LSTM、GRU等）实现。
(1)序列模型：将兴趣点序列作为输入，预测下一个时间步。
(2)高级神经网络模型：基于LSTM或GRU，利用时间序列信息进行人体行为预测。
评估指标
本任务的评估指标包括以下三个方面：
1.准确率：用于评估人体行为识别的准确度；
2.F1分数：结合了准确率和召回率，用于对分类模型进行整体评估；
3.均方误差(MSE)：用于评估人体行为预测的准确度。
结语
基于时空兴趣点的人体行为识别与预测是一个具有挑战性的计算机视觉任务。通过本任务的实践，参赛者可深入了解时空兴趣点算法在视频处理中的应用，进而提升计算机视觉方向的专业技能。