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基于深度学习的人体动作识别研究的任务书
一、研究题目
基于深度学习的人体动作识别研究
二、研究背景
人体动作识别是计算机视觉领域中的一个经典问题，广泛应用于人机交互、人体行为分析、运动监测等领域。传统的基于手工设计特征的方法，虽然在一定程度上可以识别人体动作，但是在识别复杂、多样化的人体动作时存在很大的局限性。近年来，深度学习技术的出现，为人体动作识别任务提供了新的方法。深度学习方法不仅可以自动学习图像或视频的特征，还可以学习时间序列数据中的特征，从而有效地提高人体动作识别的准确率。
三、研究内容
（一）人体动作识别的数据集构建
构建符合实际应用场景的人体动作数据集，涵盖各种动作类型和不同的运动环境。
（二）基于深度学习的人体动作识别方法研究
探究基于深度学习的人体动作识别方法，包括卷积神经网络、循环神经网络等方法。
（三）实验验证与结果分析
使用所构建的数据集进行实验验证，分析不同方法在人体动作识别任务中的性能差异，找出各种方法的优缺点。
四、研究意义
人体动作识别技术在现实生活和工业生产中有广泛的应用。本研究旨在通过深度学习方法来提高人体动作识别任务的准确率和鲁棒性，从而提高其实用价值。
五、研究方法
（一）数据采集和预处理
采集符合实际应用场景的人体动作数据，进行数据清洗、标注、裁剪等预处理工作。
（二）深度学习模型搭建
根据数据集的特点和应用需求，选择合适的深度神经网络结构，进行网络搭建和参数调整。
（三）实验验证
使用训练好的模型在数据集上进行实验验证，调整模型参数，优化网络结构。
（四）结果分析与优化
通过对实验结果进行分析和比较，发现模型的问题并进行优化改进。
六、研究计划
第一年：
1.调研人体动作识别技术现有状况，并进行相关理论研究。
2.构建人体动作识别数据集，进行数据预处理。
3.使用卷积神经网络进行人体动作识别模型训练，并对模型进行优化。
4.使用训练好的模型，在数据集上进行实验验证。
5.对实验结果进行分析和比较，发现模型的问题并进行优化改进。
第二年：
1.继续进行深度学习模型的尝试、验证、调整和改进工作。
2.使用循环神经网络进行人体动作识别模型训练，并对模型进行优化。
3.使用训练好的模型，在数据集上进行实验验证。
4.对实验结果进行分析和比较，发现模型的问题并进行优化改进。
5.总结研究成果并进行研究的结论。
七、研究预期成果
1.构建符合实际应用场景的人体动作数据集。
2.实现基于深度学习的人体动作识别的模型，并进行训练。
3.在所构建的数据集上，对所实现的模型进行实验验证。
4.总结研究成果，并提出未来的研究方向。
八、参考文献
1.Ji,S.,Xu,W.,Yang,M.,&Yu,K.(2013).3DConvolutionalNeuralNetworksforHumanActionRecognition.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,35(1),221–231.
2.Su,Y.C.,Wei,Z.Y.,&Huang,T.S.(2015).Multi-viewHumanActionRecognitionUsingDeepLearningNetworks.IEEETransactionsonCybernetics,45(7),1340–1353.
3.Karpathy,A.,Toderici,G.,Shetty,S.,Leung,T.,Sukthankar,R.,&Fei-Fei,L.(2014).Large-scaleVideoClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,1725–1732.
4.Tran,D.,Bourdev,L.,Fergus,R.,Torresani,L.,&Paluri,M.(2015).LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks.ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision,4489–4497.