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1. 毕业设计（论文）主要内容：
人体行为识别和深度学习是当今智能视频监控分析领域的研究热点，近几年，受到了学术界和工程界的高度关注，在公共安全、人机交互、运动分析和视频监控等方面有着广阔的应用前景和研究价值。人体行为识别任务是指用算法模型识别出一段视频中所包含的人体行为类别。本题针对用通过深度学习的方法来研究人体行为的识别，传统算法十分依赖于人工提取的特征，比较复杂，相比之下，近几年来兴起的深度学习算法能够自主学习特征，更加准确和高效。本题可以采用等深度学习算法比如卷积神经网络CNN，或深度置信网络DBN，或VLAD算法等算法来实现对人体行为的识别。
通过本毕业设计的训练，以培养学生有较强的知识综合运用能力、工程实践能力、理论研究能力和创新意识，同时也增强学生的专业英语文献阅读能力软硬件综合运用能力。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1）学习和掌握相关理论知识，完成相关参考文献阅读及归纳总结，完成开题报告；2）学习并掌握相关技术的基础上，完成原理设计、算法实现和性能仿真等；
3）完成相关软硬件实现，完成实验、实验结果比较及分析等；
4）完成不少于12000字的论文撰写并完成答辩的相关工作；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1 - 3周：收集、整理选题相关的文献资料，完成、完善方案论证，撰写开题报告；第4 - 5周：认真学习选题相关的知识、理论和算法实现等，熟悉软硬件环境；
第6 - 8周：建立软硬件仿真模型、完成程序编写、仿真实验等，并做好相关记录及分析；
第9-11周：完善相关实验、比较及分析，完成算法或系统的设计实现；
4. 主要参考文献
[1]朱煜,赵江坤,王逸宁,et al.基于深度学习的人体行为识别算法综述[J].自动化学报,2016(6):848-857.[2]刘潇.基于深度学习的人体行为识别技术的研究与应用[D].北京邮电大学出版社,2019.
[3]樊恒,徐俊,邓勇,et al.基于深度学习的人体行为识别[J].武汉大学学报:信息科学版,2016(41):497.
[4]Xie L, Pan W, Tang C, et al. A pyramidal deep learning architecture for human action recognition[J]. International Journal of Modelling Identification Control, 2018, 21(2):139-146.
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