面向视频动作分类的目标关系网络研究开题报告

 2024-06-09 10:06

1. 本选题研究的目的及意义

近年来,随着互联网和移动设备的普及,视频数据呈现爆炸式增长,如何高效地理解和分析海量视频数据成为计算机视觉领域的研究热点。

视频动作分类作为视频理解的基础任务之一,其目标是识别出视频中正在发生的动作类别,例如“跑步”、“跳跃”、“吃饭”等。

这项技术在视频监控、人机交互、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景,因此对其研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

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2. 本选题国内外研究状况综述

视频动作分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向,近年来取得了显著进展。

传统的视频动作分类方法主要依赖于手工设计的特征,例如hog、hof、mbh等,这些方法难以有效地捕捉视频中的时空信息。

近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的视频动作分类方法取得了突破性进展。

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3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对视频动作分类任务,深入研究面向视频动作分类的目标关系网络模型,主要研究内容包括:
1.视频特征提取:研究高效的视频特征提取方法,例如基于双流卷积网络或三维卷积网络的方法,提取能够有效表征视频时空信息的特征表示。

2.目标关系建模:研究有效的目标关系建模方法,例如基于图卷积网络或注意力机制的方法,探索如何有效地捕获目标之间的语义关系和时空交互信息。

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4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤:
1.文献调研:收集并阅读与视频动作分类、目标关系网络、深度学习等相关的国内外文献,了解该领域的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势,为研究方案的设计提供理论基础。

2.数据集选择与分析:选择合适的公开视频动作分类数据集,例如ucf-101、hmdb-51、kinetics等,分析数据集的特点和难点,为模型设计提供数据支持。

3.模型设计与实现:基于深度学习框架(例如pytorch、tensorflow等),设计并实现面向视频动作分类的目标关系网络模型,包括视频特征提取模块、目标关系建模模块、动作分类模块等,并对模型进行训练和优化。

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5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.提出一种高效的视频特征提取方法:针对视频动作分类任务的特点,研究并提出一种能够有效提取视频时空信息的特征表示方法,为后续关系建模提供更具判别力的特征输入。

2.设计一种新颖的目标关系建模方法:探索如何有效地捕获目标之间的语义关系和时空交互信息,并将其融入到动作分类模型中,提升模型对视频动作的理解和识别能力。

3.构建面向视频动作分类的目标关系网络模型:将视频特征和目标关系信息有效地融合,设计合理的网络结构和训练策略,构建面向视频动作分类的目标关系网络模型,提升模型在视频动作分类任务上的性能。

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6. 计划与进度安排

第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲

第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文

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7. 参考文献(20个中文5个英文)

1.李武, 王贵锦, 程建. 基于时空注意力机制和关系推理的视频动作识别[j]. 自动化学报, 2021, 47(1): 138-148.

2.黄毅, 张之江, 周杰, 等. 基于双流卷积网络和目标关系推理的视频动作识别[j]. 电子学报, 2021, 49(2): 361-369.

3.刘洋, 张凯, 王亮, 等. 基于图卷积网络和时空注意力机制的视频动作识别[j]. 软件学报, 2020, 31(12): 3792-3803.

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