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基于骨架模型分类的人体步态识别的开题报告
一、选题背景
人体步态识别一直是计算机视觉和模式识别领域的一个热门研究课题。这个领域的应用非常广泛，如智能监控、医学诊断、体育训练等。人体步态识别其本质是识别人类运动，目前主要的识别技术分为基于图像的步态识别和基于传感器的步态识别。其中，基于图像的步态识别是一种依靠处理人体运动中的视觉信息进行识别的技术，主要应用于视频监控系统、安防系统等领域。本所采用的是基于骨架模型分类的人体步态识别技术。
二、研究内容和目标
本研究旨在利用骨架模型来提取人体动作特征，结合机器学习算法实现对人体步态的快速、准确的分类识别。具体来说，本研究将采用深度学习中常用的卷积神经网络（CNN）进行分类识别。首先，对于输入的视频进行姿态估计和关节点提取，得到人体骨架模型。然后，利用骨架模型的信息，对整个动作序列进行分类。最后，通过机器学习算法，对不同的步态进行识别。
三、研究方法和技术路线
1.骨架模型的提取
为了获得每个动作序列中人体骨架模型的信息，首先需要对输入的视频进行处理。本研究将采用深度学习中常用的姿态估计算法OpenPose进行骨架模型的提取，该算法利用卷积神经网络和多个关节点的信息进行姿态估计和关键点识别，得到每帧视频中的人体骨架模型。
2.对动作序列进行分类
本研究中的对动作序列进行分类是基于骨架模型的，它包括两个关键步骤：特征提取和分类器设计。将预处理得到的骨架模型序列作为输入，CNN从中提取了动作序列的重要特征。最后使用分类器对不同的步态进行识别。
3.采用深度学习方法实现分类识别
深度学习是一种利用多层神经网络进行建模的方法，近年来在计算机视觉、自然语言处理和机器翻译等领域取得了显著的成果。本研究将采用CNN作为分类器的主要方法，利用神经网络的非线性隐含层对输入的骨架模型进行特征提取，并将其输入机器学习分类器中进行分类识别。
四、预期成果
本研究采用基于骨架模型分类的人体步态识别技术，通过深度学习实现对动作序列的快速、准确分类识别。预期实现以下的成果：
1.开发基于骨架模型的人体步态识别系统，并开展算法验证和性能测试；
2.验证建立的人体步态识别技术的可靠性和精度；
3.发表论文数篇，总结人体步态识别的研究进展。
五、研究意义
人体步态识别技术在生活中的应用非常广泛，以医学诊断和体育训练为例，人体步态信息对于诊断疾病、预测运动员竞技水平以及训练计划等方面都有着重要的意义。本研究采用基于骨架模型分类的人体步态识别技术，结合深度学习算法实现了人体步态的快速、准确识别，具有很强的实用价值。
六、研究难点和创新点
1.针对输入视频的光照、背景干扰和动作间的遮挡等问题，如何提取出准确的骨架模型，是本研究中的难点。
2.对于不同类型步态数据的处理和特征提取，本研究中的创新点在于采用了深度学习技术中的卷积神经网络，实现对骨架模型序列进行特征提取和分类识别。
3.本研究所提出的基于骨架模型分类的人体步态识别技术。通过机器学习方法对人体步态进行分类识别，具有很强的实用价值和研究意义。