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基于强化学习的人体姿态动作识别的任务书
任务书
一、任务目标
本次任务旨在基于强化学习方法，设计与实现一个人体姿态动作识别系统，实现对人类肢体动作的实时分类与识别。
二、任务背景
人体姿态动作识别是计算机视觉领域的一个热门研究方向，它可以广泛应用于身份验证、动作追踪、医疗辅助等多个领域，例如，它可以帮助医生获取患者疾病的相关信息，帮助运动员改进自己的动作技巧等。
目前，常见的人体姿态动作识别方法主要包括传统机器学习算法和深度学习算法。传统机器学习算法通常需要设计并选择合适的特征表示，训练出来的模型的分类性能有一定的限制，较难应对复杂的场景、姿态变化、光照变化等问题。而深度学习算法则可以从原始数据中自动学习特征，因此在处理复杂数据、提取高层次特征和处理大量数据方面具有优势。
然而，传统深度学习方法在处理序列数据方面存在困难。人体姿态动作识别任务中，需要将一串连续的姿态序列映射为动作类别，这对通常用于图像分类和识别的卷积神经网络来说是非常具有挑战性的。近年来，强化学习算法被广泛应用于序列建模领域，逐渐受到了学术界和工业界的重视。因此，本次任务将采用强化学习方法对人体姿态动作进行建模与识别。
三、任务内容
1.数据集
本次任务使用的数据集来自于公共数据集HMDB51，该数据集包含51个不同的动作类别，其中每个类别都包含了不同人演示的多个视频样本。本次任务需要对数据进行预处理、特征提取与标签生成，以便针对强化学习算法进行训练。
2.模型设计
本次任务中，我们将采用深度强化学习的方法对人体姿态动作进行建模。具体而言，我们将使用循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）来学习给定的姿态序列，并通过强化学习算法建立模型并选择最优动作。
3.模型训练与优化
本次任务中，我们将采用DQN（DeepQ-learningNetwork）算法进行模型训练与优化。我们将使用TensorFlow框架编写代码，运用GPU加速训练过程。训练过程中需要注意超参数的选择、学习率、迭代次数、梯度下降算法等等。
4.模型评估
针对所提出的模型，我们将在测试集上进行模型评估，并探索模型在不同的参数、输入方式以及训练数据数量上的表现情况。最终，我们将给出模型的评估报告，包括模型的准确度、约束力、预测效率等等。
5.模型应用
最后，我们将对模型进行对比分析，并尝试将模型部署到实际场景下进行应用，例如，应用于体育运动训练、医疗康复辅助等方面，以此来评估其实际应用价值。
四、考核指标
考核指标：
1.代码开发质量及效率，评分占总分20%；
2.强化学习模型设计与实现，含数据集预处理特征提取，评分占总分30%；
3.模型训练与优化，评分占总分30%；
4.模型评估与分析，评分占总分20%。
五、参考文献
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3.Nguyen,D.N.,Perez,J.,&Mejías,L.(2018).Areviewondeeplearningtechniquesappliedtosemanticsegmentation.ArXiv,1809.10198.
4.Du,Y.,Fu,Y.,Wong,H.S.,&Xue,X.(2015).Anewrepresentationandfeatureextractionmethodfor3Dactionrecognition.InformationSciences,295,425–437.
5.Simonyan,K.,&Zisserman,A.(2014).Two-streamconvolutionalnetworksforactionrecognitioninvideos.AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,569–576.