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基于几何与纹理的人体行为识别的开题报告 一、选题背景 在图像处理和计算机视觉方面,人体行为识别成为了研究的热点之一。随着智能识别技术的不断发展和完善,越来越多的应用场景涉及到人体行为识别。例如,在安防领域,人体行为识别可以用于犯罪嫌疑人的照片、视频录像片段等的监控和识别。在医疗诊断中,可以通过人体行为识别对患者的状况进行评估和诊断。此外,在航空、交通等领域也有广泛的应用。 然而,人体行为识别的问题也是十分具有挑战性的,主要表现在以下方面: 1.数据量巨大,难以处理。人体行为识别涉及到的数据包括图像数据、视频数据等,这些数据往往数据量庞大,处理和存储难度大。 2.人体姿态变化复杂,对算法准确性要求高。人体姿态的变化和动作的不确定性会严重影响算法的准确性,需要具有很强的鲁棒性。 3.具有多样性和复杂性。人体行为多样、复杂,往往需要深入挖掘样本间集合的联系才能更好的完成识别。 二、选题意义 基于几何和纹理的人体行为识别是一种通过计算机视觉技术从图像和视频中提取关键特征来识别人体行为、姿态的方法。相对于其他的人体行为识别方法,基于几何和纹理的人体行为识别方法具有以下优点: 1.特征具有明显的几何和纹理意义。 2.特征空间相对简洁而且识别速度较快。 3.能够对检测到的物体进行深入区分,并且能够同时考虑时间序列数据,增加了识别的可靠性。 4.可用于对非刚体物体的目标跟踪。 基于几何和纹理的人体行为识别方法可以应用于多个领域,如智能家居、安防监控、医疗诊断、交通等,具有非常广阔的应用前景,可为人们的生产和生活带来便利。 三、选题目标 1.研究基于几何和纹理的人体行为识别方法,深入挖掘几何和纹理特征在人体行为识别中的作用。 2.分析常见的人体行为识别算法,并对比几何和纹理特征在不同算法中的表现。 3.建立适合人体行为识别的数据集,并从中提取关键的几何和纹理特征。 4.设计有效的基于几何和纹理的人体行为识别算法。 5.实现并验证基于几何和纹理的人体行为识别算法的正确性和有效性。 四、研究内容 1.基于几何和纹理特征的人体行为识别算法研究 在了解人体行为识别算法的基础上,结合几何和纹理特征,设计新的人体行为识别算法。 2.基于深度学习的人体行为识别算法研究 深度学习已经在图像识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用,本课题将在深入探究基于几何和纹理的算法的基础上,研究基于深度学习的人体行为识别算法。 3.基于人体行为的实时目标跟踪研究 在基于几何和纹理的人体行为识别算法的基础上,研究实现对人体行为的实时目标跟踪。 4.实验和验证 针对不同的样本集,进行算法实验并对比分析,验证基于几何和纹理的人体行为识别算法的正确性和有效性。 五、研究方法 1.文献调研:通过查阅文献,系统性地了解人体行为识别相关技术和方法。 2.算法设计:设计并实现基于几何和纹理的人体行为识别算法,针对不同的数据集进行优化。 3.实验和验证:结合不同的算法对于多个数据集进行实验和对比分析,以验证所提算法的正确性和可靠性。 六、预期成果 1.本论文将综述当前流行的人体行为识别技术及其发展状况。 2.提出一种基于几何和纹理特征的人体行为识别算法,并对其进行系统性的分析和评估。 3.实现基于几何和纹理的人体行为识别算法,实现人体行为识别和实时目标跟踪。 4.对比分析不同算法在多个数据集上的表现,验证所提出算法的正确性和可靠性。 5.提供可供其他研究人员使用的数据集和算法实现源代码。 七、研究进度安排 1.第一阶段:调研和文献综述(2个月) 2.第二阶段:算法设计和实现(6个月) 3.第三阶段:实验与结果分析(3个月) 4.第四阶段:撰写论文(1个月) 五、参考文献 [1]LiangmianFang,ZhongdaZhuandR.Kasturi,“Automaticrecognitionofhumanactivitiesusingdepth-basedbodyposturefeatures,”ComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2012IEEEConferenceon. [2]N.A.A.Rashid,T.A.MajeedandR.Samad,“Humanactivityrecognitionusing3Dskeletaldata:Acomprehensivereview,”JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,vol.61,pp.64-75,2019. [3]RuchuanWang,ChaokaiShen,andJiaXu,“Asurveyofrecentadvancesinhumanbehaviorrecognition,”ActaAutomaticaSinica,vol.4