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基于深度度量学习的视频中人类行为理解的研究的开题报告
一、研究背景
人类行为理解一直是计算机视觉领域中极富挑战性的任务之一，对于机器人、智能监控和自动驾驶等领域的发展具有重要意义。近年来，深度学习技术的发展使得对于视频中人类行为的理解变得更加容易。然而在复杂的现实环境中，仍然存在许多挑战，例如多种姿态、遮挡和光照变化等问题。
深度度量学习是一种通过度量两个样本的相似性来实现分类任务的技术。它已经成功地应用于图像分类、人脸识别和行为识别等任务中。因此，本研究将基于深度度量学习技术，研究视频中人类行为理解的问题。
二、研究目的
本研究旨在探究基于深度度量学习的视频中人类行为理解的方法，并在UCF101、HMDB51和ACT20等公共数据集上进行实验验证。具体目的包括：
1.研究深度度量学习技术在视频中人类行为理解中的应用。
2.设计一种基于深度度量学习的视频中人类行为理解模型，提高识别准确率和鲁棒性。
3.在多个公共数据集上进行实验验证，并与现有的方法进行比较。
三、研究内容和方法
本研究将基于以下内容和方法进行：
1.研究视频中人类行为理解的主要方法，包括传统的基于手工特征的方法和基于深度学习的方法。
2.重点研究深度度量学习技术，在此基础上设计一种视频中人类行为理解模型。
3.在UCF101、HMDB51和ACT20等公共数据集上进行实验验证，并与现有的方法进行比较。
四、研究意义
本研究的意义在于：
1.基于深度度量学习技术提高对于视频中人类行为的理解准确率和鲁棒性。
2.为机器人、智能监控和自动驾驶等领域的发展提供技术支持。
3.探索深度度量学习技术在视频中人类行为理解任务中的应用，拓展深度学习技术的应用范围。
五、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.在UCF101、HMDB51和ACT20等公共数据集上，提出一种基于深度度量学习的视频中人类行为理解模型，达到较高的识别准确率。
2.探索深度学习在视频中人类行为理解任务中的应用，为相关领域的发展提供重要支撑。
3.提出的方法能够应用于机器人、智能监控和自动驾驶等领域，具有一定的实际应用价值。
六、研究计划
本研究计划按照以下步骤进行：
1.文献调研和深度学习、深度度量学习的理论学习。
2.研究视频中人类行为理解的相关方法，分析其优缺点。
3.设计并实现基于深度度量学习的视频中人类行为理解模型。
4.在UCF101、HMDB51和ACT20等公共数据集上进行实验验证，并与现有的方法进行比较。
5.撰写论文完成开题报告与中期报告。
七、可行性分析
本研究提出的方法基于深度学习和深度度量学习的技术，已经得到广泛应用。同时，UCF101、HMDB51和ACT20等公共数据集提供了一定的实验环境和标准数据。因此，本研究具有一定可行性。
八、研究团队
本研究由机器学习和计算机视觉领域的专家组成，团队成员具有丰富的研究经验和实战经验，能够保证研究的质量和成果的可靠性。
九、参考文献
[1]SimonyanK,ZissermanA.Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos[C].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2014.
[2]TranD,BourdevL,FergusR,etal.LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks[C].IEEEInternationalConferenceonComputerVision,2015.
[3]WangL,QiaoY,TangX.ActionRecognitionwithTrajectory-PooledDeep-ConvolutionalDescriptors[C].IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2015.
[4]WangL,XiongY,WangZ,etal.TemporalSegmentNetworks:TowardsGoodPracticesforDeepActionRecognition[C].EuropeanConferenceonComputerVision,2016.
[5]WangL,XiongY,WangZ,etal.TemporalSegmentNetworks:TowardsGoodPracticesforDeepActionRecognition[C].EuropeanConferenceonComputerVision,2016.
[6]WangL,XiongY,WangZ,etal.TemporalSegmentNetworks:Towar