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基于深度学习的人体步态识别研究的开题报告
一、研究背景
人类的步态是指人步行时双足间的动作特征和相互关系，是身体运动的重要组成部分。人类步态和步态变化的复杂性表明这方面的研究是需要高端技术支持的，如计算机视觉技术和深度学习技术等。随着计算机和深度学习技术的迅猛发展，人体步态识别有望解决一些实际问题，如身份认证、医学诊断等。为此，本文提出了在深度学习框架下进行人体步态识别的研究。
二、研究内容
本文的研究将基于深度学习技术，采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的方法，对人体步态进行识别和分类。研究的具体内容如下：
1、数据采集：通过运动捕捉系统获取运动对象的数据，包括双脚的位置，速度，方向等。
2、数据预处理：对采集到的数据进行去噪、平滑化、缩放等处理操作，以便更好地应用于深度学习模型训练。
3、建立深度学习模型：采用两个深度学习模型组合的方法，即CNN用于提取空间特征，RNN负责处理时序数据。具体而言，CNN首先提取输入数据的空间特征并输出到一个包含时序信息的状态变量中，然后将该状态变量传递给RNN进行分类。
4、模型训练：使用已标记的数据进行深度学习模型训练，并采用交叉验证的方式进行参数调整和验证。
5、测试和评估：采用测试数据集进行性能评估，对比不同模型的分类性能，包括准确率、召回率和F1值等。
三、研究意义
本研究的最终目的是建立一个有效的人体步态识别系统，具有一定的实际应用意义。
1、身份验证：人体步态识别可以作为身份验证方面的一种新手段，可应用于门禁或特殊场合下的身份验证。
2、疾病诊断：人体步态分析可以揭示患者的步态异常，有助于早期发现和预防相关疾病。
3、助力机器人技术：人体步态识别技术可作为机器人姿态制控的一种手段，提高机器人在特定场景下的灵活性。
四、研究方法
本研究采用卷积神经网络和循环神经网络相结合的方法来进行人体步态识别。具体匹配模型如下：
1、深度卷积神经网络(CNN)：主要用于提取特征，通过对图像卷积核的运算，逐层提取出人体步态中的形态特征等空间信息。
2、循环神经网络(RNN)：用于分析时序信号，实现对人体步态分类。该模型能够处理时间序列数据，如飞舞的音调，文本逻辑等，因此非常适合人体步态的分类识别问题。
五、研究计划
本研究将按照如下计划进行：
1、数据采集：获取人体步态的数据，包括双脚的位置、方向和速度等信息。
2、数据处理：对采集的数据进行去噪、清洗、缩放等操作，以便更好地应用于深度学习模型训练。
3、模型建立：构建深度卷积型神经网络和循环神经网络，提取时空特征信息的同时，进行分类识别。
4、模型训练：使用人体步态的已标记数据进行模型训练，通过交叉验证进行调优。
5、测试和评估：对不同模型的分类性能（如准确率、召回率、F1值等）进行评估，并与其他现有算法进行对比分析。
六、预期结果
通过本研究，预期能够达到以下效果：
1、建立人体步态分类系统：开发出智能的人体步态分类系统。
2、高准确度：对人体步态的识别分类准确率超过85%。
3、实际应用：该系统具备实际应用性。可以看作进一步深化的智能安全设施技术的一种重要方面。
七、参考文献
1、K.Hanetal,HumangaitrecognitionviaaCNN-LSTMnetwork,Neurocomputing,vol.323,pp.237-244,2019.
2、Z.Liu,Y.Wang,andX.Wang,DeepJoint:simultaneoushumanposeandjointangleestimationwithasingleCNNmodel,IEEETrans.ImageProcessing,vol.28,no.5,pp.2778-2788,2019.
3、Y.Wang,L.Wang,andJ.Huang,Humanactionrecognitionusingdeepconvolutionalneuralnetworksandmulti-scalehistogramoforientedgradients,PatternRecognition,vol.123,pp.13-22,2022.