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基于深度卷积神经网络的视频行为识别的任务书
一、任务背景
随着科技的不断发展，视频数据的获取和存储越来越便捷。在实际应用中，如视频监控、视频搜索、智能交通等领域，对视频行为的识别、分类和检测等技术需求日益增加。视频行为识别技术旨在自动地识别和分析视频中的人、物体、动作等行为信息。然而，由于视频数据的复杂性和多变性，视频行为识别任务极具挑战性。因此，本次任务的目标是基于深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetwork，DCNN）算法，对视频行为进行自动分类和识别。
二、任务内容
本次任务需要完成的主要任务内容如下：
1.数据采集：从公共数据集或自建数据集中，采集一定量的视频数据，包括不同类别的动作、姿势、物体等，足够用于训练和测试模型。
2.特征提取：利用DCNN算法对采集到的视频数据进行特征提取，转换为高级别的抽象特征，用于后续的分类识别。
3.模型训练：采用已有的DCNN模型或自行设计适合于视频行为识别的模型，对提取到的视频特征进行训练。
4.模型优化：对训练出的模型进行评估和优化，包括调整超参数、添加正则化、降低过拟合等方法。
5.模型测试：利用测试集或交叉验证方法对模型进行测试和评估，计算模型的准确率、召回率等指标。
三、任务要求
1.数据采集：采集的视频数据需要保证样本分布均匀、泛化性强。对于采集到的视频数据，需要进行实验室内外的多种光照条件、纹理、尺度等变化，好评分完成数据的预处理工作。
2.特征提取：应该针对视频行为识别任务，选择合适的深度卷积神经网络模型，利用预训练的网络模型或自行设计的网络模型对视频数据进行特征提取。能够合理处理提取到的特征，以便后续的模型训练。
3.模型训练：在进行模型训练时，需要在GPU环境下优化训练算法和模型结构，以达到较好的训练效果。模型训练时需要对训练集的分布进行合理选择，使得模型具备泛化能力，可以处理更广泛的视频信息。
4.模型优化：对训练出的模型进行评估和优化，保证模型的泛化能力强、模型精度高。应该从超参数选择、正则化、模型压缩等多个方面入手，对模型进行优化。
5.模型测试：在进行模型测试时，需要使用测试数据集或采用交叉验证等方法对模型进行评估，保证模型的准确性高、警报率低。同时，需要分析模型的错误分类情况，提出优化方案。
四、完成标准
1.数据采集：采集数据数量合理、质量高，数据类型分布均匀，数据预处理方法完善。
2.特征提取：特征提取算法合理、准确，特征表达能力强，能够提取到有意义的视频特征。
3.模型训练：模型设计合理、效果良好，模型训练时间短、精度高，具有较强的泛化能力。
4.模型优化：优化方法全面、有效，能够大幅提高模型性能，减少过拟合现象。
5.模型测试：测试方法规范、完备，测试结果可信度高，模型被正确应用，分类识别效果良好。
五、参考文献
1.SimonyanK,ZissermanA.Two-streamconvolutionalnetworksforactionrecognitioninvideos[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2014:568-576.
2.WangL,QiaoY,TangX.Actionrecognitionwithtrajectory-pooleddeep-convolutionaldescriptors[J].ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition,2015:4305-4314.
3.KarpathyA,TodericiG,ShettyS,etal.Large-scalevideoclassificationwithconvolutionalneuralnetworks[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2014:1725-1732.