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基于运动捕捉数据的人体行为分割与行为语义标注的开题报告
摘要
本文提出了一种基于运动捕捉数据的人体行为分割与行为语义标注方法。该方法将运动捕捉数据转化为关节角度序列，并通过K-means聚类算法将行为分为多个段落，进一步通过选择最合适的K值和聚类算法参数对行为进行分割。然后，使用卷积神经网络进行行为分类，提取每个行为的特征向量，并使用决策树分类器进行行为语义标注。实验结果表明，该方法能够准确地进行分割和语义标注，对于实现人机交互和机器智能化识别具有很好的应用前景。
关键词：运动捕捉；行为分割；行为语义标注；关节角度序列；卷积神经网络；决策树
一、研究背景
人体行为是人类认知和交流的重要手段，因此在人机交互、医疗康复、体育训练和安保等领域具有重要应用价值。而传统的人工/视觉分析方法存在着效率低、准确率降低、易受环境干扰等问题。随着科技的发展和运动捕捉技术的不断发展，使得以时间序列方式捕捉人体运动过程成为可能。因此，如何通过运动捕捉数据对人体行为进行有效分割和语义标注的问题成为目前研究的热点之一。
二、研究内容
本文提出了一种基于运动捕捉数据的人体行为分割与行为语义标注方法。
1.数据预处理
使用运动捕捉设备获取人体运动数据后，需要针对原始数据进行预处理，解析出每个关节的角度序列。
2.行为分割
将每段行为转化为关节角度序列。通过K-means聚类算法对已标注好的行为进行聚类，以确定合适的聚类中心数目K和聚类算法参数。然后将各段行为分割出来。
3.行为特征提取
将各个行为分割段的关节角度序列进行归一化，提取频域特征和时域特征，并将其转化为特征向量。
4.行为分类
采用卷积神经网络（CNN）对行为进行分类，提取每个行为的特征向量，并通过决策树分类器进行行为语义标注。
三、研究成果
实验结果表明，本文提出的方法能够准确、高效地进行人体行为分割和行为语义标注，相比传统方法，本研究提出的方法具有如下优点：
1.精度高：使用卷积神经网络通过学习大量数据，能够自适应地学习行为特征，并提高行为分类准确率；
2.效率高：由于使用运动捕捉设备获取数据，数据需要进行预处理后进行分割和标注，而不需要进行人工/视觉分析。
四、研究展望
本文提出的方法对于实现人机交互和机器智能化识别具有很好的应用前景。未来，通过更多的数据样本的训练，采用更深层次神经网络模型，进一步提高模型的准确度并继续探究新的特征提取方法，是值得进一步探究和研究的方向。