面向视频动作分类的目标关系网络研究开题报告

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，其目标是识别视频中正在发生的动作类别，具有广泛的应用价值，例如视频检索、智能监控、人机交互等。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，视频动作分类一直是计算机视觉领域的热门研究方向，研究者们提出了许多方法，并取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在视频动作分类领域取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.目标特征提取：研究如何从视频帧中有效地提取目标的特征表示，以便于后续的关系推理。

考虑使用预训练的目标检测模型（如fasterr-cnn、yolo等）来检测视频帧中的目标，并提取目标的视觉特征。

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：对视频动作分类和目标关系网络领域的最新研究成果进行全面调研，包括阅读相关论文、书籍和技术博客等，了解当前研究现状、主要挑战和未来方向。

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ucf101、hmdb51、kinetics等，并对数据集进行分析，了解数据集的特点、类别分布、难点等，为后续模型设计和实验评估提供依据。

3.模型设计与实现：根据文献调研和数据集分析的结果，设计面向视频动作分类的目标关系网络模型。

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.模型创新:提出一种新颖的面向视频动作分类的目标关系网络模型，该模型能够有效地提取目标特征、建模目标关系并进行动作分类。

2.方法创新:探索使用预训练的目标检测模型和卷积神经网络相结合的方式来提取目标的视觉和时空特征，以提高特征表示的discriminativepower。

探索使用关系网络或图卷积网络来建模目标之间的交互关系，并将其融入到动作分类模型中，以提高模型对复杂动作的理解能力。

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.李武,王贵锦,胡卫明,等.基于深度学习的视频动作分类方法综述[j].软件学报,2018,29(10):3083-3108.

2.周文迪,金连文,王贵,等.视频动作识别研究进展[j].计算机学报,2021,44(01):1-29.

3.王利民,史雪松,李亚利,等.基于时空特征融合的视频动作识别方法综述[j].计算机科学,2020,47(04):1-11.