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基于骨架模型分类的人体步态识别的任务书
任务书
任务名称：基于骨架模型分类的人体步态识别
任务描述：
人体步态识别是一项非常重要的任务，它可以被广泛应用于人体识别、健康监测等领域。现在，越来越多的研究者开始使用深度学习技术进行人体步态识别。本任务旨在实现基于骨架模型的人体步态识别，通过使用深度学习算法对骨架模型进行分类，以区分不同的步态。
任务目标：
1.实现人体骨架的提取和处理。
2.选取适合的深度学习算法，基于骨架模型进行步态分类。
3.对分类模型进行优化和评估，以提高步态识别精度。
4.实现基于骨架模型的实时步态识别系统。
任务步骤：
1.数据集采集：收集人体步态数据集，并进行标注。
2.骨架提取：使用深度学习算法对图像进行处理，提取出人体的骨架。
3.建立分类模型：选取适合的深度学习算法，建立基于骨架模型的分类模型，实现对步态的分类。
4.模型评估：对所建立的模型进行评估和优化，提高步态识别精度。
5.实现实时步态识别系统：基于所建立的模型，实现人体步态的实时识别，可以在移动设备上进行。
6.编写实验报告：撰写详细的实验报告，描述整个工作流程，评估模型性能，并提供实验结果。
任务要求：
1.语言：任务实现需要使用Python语言。
2.知识储备：任务需要掌握深度学习算法、图像处理、Python编程等相关知识。
3.数据集：数据集需要收集至少1000组不同步态的人体骨架数据，并进行标注。
4.识别精度：识别精度要求达到90%以上。
5.实时识别：实时识别要求每秒识别速度达到5帧以上。
6.实验报告：实验报告需要包含详细的实验过程、模型准确率、分析和结论等内容。
任务评估：
1.完成度：完成任务的程度。
2.识别精度：步态识别精度。
3.实时性：步态识别的实时性。
4.实验报告：撰写完整、详细的实验报告，并有清晰的结论。
任务成果：
1.人体步态数据集。
2.基于骨架模型的步态识别算法。
3.实现实时步态识别系统的源代码。
4.实验报告。
附加信息：
1.可以使用开源的深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等。
2.可以使用开源的骨架提取算法和预训练模型。
3.数据集可以包括多个角度的拍摄数据，同时需考虑数据的平衡性问题。
4.实时性可以通过优化算法和使用高性能的硬件设备来实现。
5.实验报告需要包含实验的详细过程，尽可能完整地展示每一步的操作流程。