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基于视觉的人体运动行为识别研究的开题报告.docx

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上传人:niuww 2024/4/14 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【基于视觉的人体运动行为识别研究的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于视觉的人体运动行为识别研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于视觉的人体运动行为识别研究的开题报告一、研究背景和意义视觉是指人类视觉系统感知并解释环境中的视觉信息的过程。在人体运动行为识别领域,视觉技术可以用于分析和识别人体运动姿态和动作,以及监控和改善身体健康状况,同时也可以为虚拟现实、游戏、人机交互等领域提供重要的技术支持。因此,基于视觉的人体运动行为识别研究具有重要的实际应用与理论研究价值。二、研究内容和方法本研究计划使用深度学****技术,结合计算机视觉的方法,开发一个人体运动行为识别系统。该系统可以从视觉信息中自动提取关键的特征信息,识别人体运动姿态和动作,并通过交互界面展现和反馈识别结果,为用户提供更智能化的人机互动体验。具体而言,研究内容包括以下三个方面:。对于人体运动行为的视觉信息,N)等深度学****技术,通过进行分层抽取、特征融合等处理,对视觉信息进行高效地特征提取。。本研究将使用支持向量机(SVM)等分类模型,从特征空间中进行分类辨别,实现对人体运动姿态和动作的识别和分类。。本研究将结合Android等移动开发技术,开发一个人体运动行为识别应用程序。该应用程序可以通过手机摄像头采集用户运动行为,并通过深度学****和分类模型识别和分类用户运动行为,实现人机交互。三、预期成果和时间安排本研究的预期成果包括:提出一种基于深度学****和分类模型的人体运动行为识别方法;实现一个基于Android平台的人体运动行为识别系统;发表相关的学术论文,并申请相关专利。时间安排如下:第一年:调研目前人体运动行为识别技术的研究现状,学****深度学****和计算机视觉的基础知识,开始撰写论文。第二年:深入研究深度学****中的特征提取方法,进行多组实验,评估和比较不同的特征提取方法,完成相应的实验和数据分析工作,并开发出相应的算法模型。第三年:进行人体运动行为识别系统的设计,实现模型训练和分类识别的代码。完成整个系统的测试和优化,撰写论文,提交相关专利和论文。四、参考文献[1]Adam,R.,&Brinkworth,R.(2018).,7(1),4.[2]Cao,Z.,Simon,T.,Wei,.,&Sheikh,Y.(2017).Realtimemulti-,7291-7299.[3]Hossain,.,&Littlewort,G.(2018).Asurveyofcurrentdatasetsforvision-puterVisionandImageUnderstanding,159,1-16.[4]Simonyan,K.,&Zisserman,A.(2014).Two-,568-576.[5]Wang,L.,Qiao,Y.,&Tang,X.(2015).Actionrecognitionwithtrajectory-pooleddeep-,4305-4314.