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基于卷积神经网络的人体行为识别研究的任务书
任务书
1.选题背景与意义
人体行为识别是计算机视觉和模式识别领域的一个重要研究方向，其应用范围广泛，包括智能监控、安防系统、行为分析等。随着深度学习和卷积神经网络（CNN）的发展，人体行为识别领域也取得了显著的进展。然而，要在实际应用中实现高准确率的行为识别，仍然面临许多挑战。
本项目的研究目标是设计并实现一种基于卷积神经网络的人体行为识别系统，通过利用卷积神经网络对视频数据进行深度学习和特征提取，实现准确率高、实时性好的行为识别。同时，对比分析不同网络结构和训练方法在行为识别任务中的性能差异，以及探索优化方法提高行为识别准确率的效果。
2.研究内容和方法
2.1研究内容
（1）调研研究现状：了解人体行为识别的研究进展和相关算法，分析现有方法存在的问题和不足。
（2）数据集选择与预处理：选择适合人体行为识别任务的数据集，并进行数据预处理，提取有用的特征。
（3）设计网络结构：根据研究目标和数据特点，设计适合的卷积神经网络结构，包括选择合适的层数、卷积核大小、池化方式等。
（4）网络训练与验证：利用选定的数据集对设计的网络进行训练和验证，调整网络参数以提高准确率。
（5）优化方法尝试：尝试利用优化方法如学习率衰减、正则化、Dropout等措施进一步提高行为识别准确率。
（6）性能比较与分析：对比分析不同网络结构和训练方法在行为识别准确率和实时性方面的性能差异，分析结果并提出相应的改进方法。
2.2研究方法
本项目主要采用实验研究方法，具体步骤如下：
（1）调研：通过查阅相关文献和研究现状，了解人体行为识别的发展现状和存在的问题。
（2）数据获取与预处理：选择适合人体行为识别的数据集，并进行预处理，包括数据清洗、标注等工作。
（3）网络设计：根据任务需求和数据特点，设计一种适合的卷积神经网络结构。
（4）网络训练与验证：利用选定的数据集对设计的网络进行训练和验证，调整网络参数以提高准确率。
（5）优化方法尝试：尝试利用不同的优化方法对网络进行进一步优化。
（6）性能比较与分析：对比不同网络结构和训练方法在性能方面的差异，并分析原因和改进方法。
3.进度安排
阶段一：调研和数据准备（第1周）
1.调研人体行为识别的研究现状和问题。
2.选择合适的数据集并进行预处理。
阶段二：网络设计和训练（第2-4周）
1.设计基于卷积神经网络的人体行为识别系统，包括确定网络结构和参数设置。
2.利用选定的数据集对网络进行训练和验证。
阶段三：优化方法尝试和性能比较（第5-6周）
1.尝试不同的优化方法如学习率衰减、正则化、Dropout等，对网络进行优化。
2.对比分析不同网络结构和训练方法在行为识别准确率和实时性方面的性能差异。
阶段四：写作与总结（第7-8周）
1.撰写研究报告，包括综述、实验设计、实验结果、分析和总结等。
2.项目总结和提出改进方向。
4.预期成果
本项目的预期成果包括：
1.设计并实现一种基于卷积神经网络的人体行为识别系统。
2.分析不同网络结构和训练方法在行为识别准确率和实时性方面的性能差异。
3.尝试优化方法并提出改进方向。
4.撰写研究报告和总结。
5.参考文献
[1]Simonyan,K.,&Zisserman,A.(2014).Two-streamconvolutionalnetworksforactionrecognitioninvideos.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.568-576).
[2]Zhang,H.,Wang,S.,&Wang,L.(2016).Actionrecognitionwithimprovedtrajectories.InProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision(pp.3551-3559).
[3]Li,Y.,Liu,Z.,&Luo,J.(2020).Humanactionrecognitionbasedondeeplearning:areview.JournalofImaging,6(6),67.