基于局部时空特征的人体行为切分与识别方法若干关键技术研究的任务书.docx

基于局部时空特征的人体行为切分与识别方法若干关键技术研究的任务书
任务书
一、研究背景
人体行为切分与识别是计算机视觉领域的研究热点之一，它可以应用于视频监控、智能交通、医疗护理等多个领域。局部时空特征是人体行为分析的关键之一，它包括了人体的轮廓、姿态、运动轨迹等信息。目前，人体行为切分与识别方法已具备了一定的实用价值，但还存在识别精度不高、模型复杂度高、数据样本不足等问题。因此，本研究旨在解决人体行为切分与识别中的瓶颈问题，提高识别准确率和研究效率。
二、研究内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.局部时空特征提取
该部分旨在研究如何提取局部时空特征信息。由于人体运动的复杂性，提取准确可靠的特征信息对于人体行为切分与识别具有关键作用。研究对象包括但不限于人体姿态、运动轨迹、人脸、手部等，需要进行分类和定量分析。
2.特征表达和特征编码
该部分研究如何对提取出来的特征进行处理和编码。特征表达需要选择合适的特征向量进行表示，以达到分类判别的目的。这需要考虑到各个特征的权重和维度，以及人体行为的多样化和不确定性。在特征编码方面，需要研究不同编码方法的优缺点，确保编码的有效性和稳定性。
3.人体行为切分和识别算法
该部分研究如何设计和实现人体行为的切分和识别算法。本研究将集中于传统机器学习、深度学习、神经网络等算法的研究和优化，以及构建并测试不同算法的理论模型。需要综合考虑算法的复杂度、精度和实际应用场景的适应性。
4.评估和优化
该部分研究如何对人体行为识别模型进行评估和优化。考虑到人体行为的多样性和不确定性，需要对模型进行持续性的优化和改进。评估指标包括但不限于分类精度、识别速度、鲁棒性和稳定性等。
三、研究方案及进度计划
1.第一年
第一年的主要任务是基于对局部时空特征提取和编码的研究，探索定量分析人体行为的方法，并开展数据采集和预处理工作。同时开展不同编码方法的实验和评估，验证模型的有效性和稳定性。
2.第二年
第二年的主要任务是基于对不同人体行为算法的比较和优选，设计并实现人体行为切分与识别的算法，并进行分类和定量分析。其次，在模型优化和评估方面，综合考虑分类精度、鲁棒性和稳定性等指标，进行模型优化。
3.第三年
第三年的主要任务是总结和评估本研究的成果，并开展实验验证。注重与其他研究进行交流和合作。最终，建立能够快速准确识别人体行为的计算机视觉智能系统。
四、预期效益
1.基于局部时空特征的人体行为切分与识别方法具有广泛的应用前景，可应用于视频监控、智能交通、医疗护理等多个领域。
2.本研究优先考虑科技进步与社会效益的融合，同时关注相应的知识产权保护和商业合作可能性。
3.该研究将推动人体行为分析领域的技术发展和标准化，具有很好的示范和推广意义。
五、预算和资源需求
1.人员：本研究需要的人员包括但不限于2名博士后、3名博士研究生、5名硕士研究生和2名工程师。
2.资金：本研究预算为500万元人民币，用于设备购置、实验实施、人员培训及科研经费等。
3.设备和场地：本研究需要的设备包括计算机、高清摄像机、智能固定底座、人体行为数据采集和处理系统等。需要提供实验室和数据中心。
六、总结
本研究旨在解决人体行为切分与识别中的瓶颈问题，提高识别准确率和研究效率。本文对研究内容、方案、进度计划、预期效益、预算及资源需求等方面进行了阐述。该研究将推动人体行为分析领域的技术发展，具有很好的示范和推广意义。