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趋势。
如何高效、准确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，而视频行为识别作为视频理解的关键技术之一，在智能监控、人机交互、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景，因此具有重要的研究意义。
视频行为识别旨在赋予计算机理解人类行为的能力，使其能够自动识别视频中正在发生的动作或活动，例如行走、跑步、跳跃、打架等。
2. 本选题国内外研究状况综述
视频行为识别一直是计算机视觉领域的研究热点，近年来，深度学习的兴起为视频行为识别带来了新的发展机遇，国内外学者在该领域展开了大量的研究工作。
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在深度学习应用于视频行为识别方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对现有视频行为识别算法中存在的问题，重点研究基于深度学习的视频行为识别算法，主要内容包括：
1.视频数据预处理:研究视频数据预处理方法，包括视频帧提取、数据增强、数据标准化等，为后续的深度学习模型训练做准备。
2.时空特征提取:研究基于深度学习的时空特征提取方法，例如，使用预训练的卷积神经网络模型提取视频帧的空间特征，并结合循环神经网络(RNN)或其变体(LSTM,GRU)来捕捉视频帧之间的时间依赖关系，从而学习到视频的时空特征表示。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:查阅国内外相关文献，了解视频行为识别的发展现状、主流技术路线、以及存在的问题和挑战，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计阶段:针对现有视频行为识别算法的不足，设计一种基于深度学习的视频行为识别算法。
该算法将结合当前深度学习领域的最新研究成果，例如，考虑使用双流卷积神经网络或三维卷积神经网络来提取视频的时空特征，并设计合适的网络结构和训练策略，以提高模型的性能。
5. 研究的创新点
本研究预期在以下几个方面实现创新：
1.高效的时空特征提取:提出一种新的时空特征提取方法，能够更有效地捕捉视频数据中的时空信息，提高行为识别的准确性。
例如，探索将注意力机制引入到时空特征提取模块中，使模型能够更加关注视频中的关键区域和时间段，从而提高特征表示的discriminative能力。
2.轻量级网络结构设计:设计一种轻量级的网络结构，在保证识别精度的同时，降低模型的计算复杂度和存储空间需求，使其能够更好地适应移动设备和嵌入式系统等资源受限的平台。
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
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张慧, 周凯, 贾钢, 等. 基于深度学习的视频行为识别方法综述[J]. 自动化学报, 2021, 47(3): 545-568.
2.郭雷, 何彦昕, 赵春晖. 基于深度学习的视频行为识别研究综述[J]. 计算机应用, 2020, 40(12): 3409-3416, 3423.
3.刘颖, 王科俊, 郑帅, 等. 基于深度学习的视频行为识别方法研究进展[J]. 电子学报, 2020, 48(6): 1249-1261.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
