视频特定人体目标检测识别界面及接口程序设计任务书

 2021-10-26 10:10

1. 毕业设计（论文）的内容和要求

（一）课题简介课题为实践课题，要求学生根据某场景识别特定人体目标的需求，在了解视频监控系统的组成、原理与实现的基础上，实现视频动作检测与识别系统的接口和界面程序设计。

设计开发监控系统，实时检测并显示监控场景内的人体行为，并对出现或可能出现的特定行为进行识别。

课题需熟悉基于Python语言处理程序的设计，实现对室内人体动作的检测分割与展示，应用到的视频识别的方法有深度学习等，界面展示的方法有PyQt、HTML网页等方法，然后将算法与界面程序相结合实现一个完整的人体动作识别的程序。

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2. 参考文献

[1].夏良正，数字图像处理（第二版），南京：东南大学出版社，2004.[2].李瑞峰,王亮亮,王珂.人体动作行为识别研究综述[J].模式识别与人工智能,2014,27(1):35-47.[3]. 王志瑞，闫彩良.图像特征提取方法的综述[J].吉首大学学报，2011，32（5）：44-47[4].王亮,胡卫明,谭铁牛.人运动的视觉分析综述[J].计算机学报,2002,25(3):225-237.[5]. S Xie, C Sun, Rethinking spatiotemporal feature learning: Speed-accuracy tradeoffs in video classification, European Conference on Computer Vision, 2018, pp. 305-321[6] Joao Carreira, Andrew Zisserman; Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, pp. 6299-6308. [7]Vishwakarma, S., Agrawal, A. A survey on activity recognition and behavior understanding in video surveillance. Vis Comput 29, 9831009 (2013) [8]. Christoph Feichtenhofer, Axel Pinz, Andrew Zisserman; Convolutional Two-stream Network Fusion for Video Action Recognition. The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp. 1933-1941.[9]. J. Wang, W. Wang and W. Gao, "Multiscale Deep Alternative Neural Network for Large-Scale Video Classification," in IEEE Transactions on Multimedia, vol. 20, no. 10, pp. 2578-2592, Oct. 2018. doi: 10.1109/TMM.2018.2855081.

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