毕业设计：基于深度学习的动作识别算法系统 人工智能

前言

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选题指导:

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    大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

   🎯**基于深度学习的动作识别算法系统**

课题背景和意义

   随着人工智能技术的快速发展，动作识别在人机交互、虚拟现实、智能监控等领域具有重要应用价值。基于深度学习的动作识别算法系统，通过利用深度学习技术和计算机视觉方法，实现了对人类动作的准确识别，为智能交互提供了新的可能。此课题的研究对于推动深度学习技术在动作识别领域的应用，提高动作识别的准确性和实时性，具有重要意义。

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 人体姿态估计

   人体姿态识别技术利用计算机视觉和机器学习算法，识别和跟踪人体的身体部位和关节，实现对人体运动、手势和姿势的实时解释和理解。该技术主要通过以下步骤实现：检测人体上的关键点（如关节），确定人的整体姿势，使用计算机视觉技术进行特征检测、边缘检测和图像分割，训练模型以识别特定的姿势。

   人体姿态识别技术根据算法实现处理数据和生成结果的方式，可分为两类：基于模型匹配的方法和基于深度学习的方法。基于模型匹配的方法使用人工制作的算法和试探法来描述人体结构和运动模式，常用的技术包括骨骼表示、图形模型和运动模型估计等。基于深度学习的方法依赖于机器学习算法和大型数据集来预测人体姿态，能够学习人体部位、运动和姿势之间的潜在关系。

   BlazePose是一个基于有监督机器学习算法的解决方案，旨在实时准确地检测和跟踪人体关节的位置。它通过在大数据集上进行训练，学习如何实时检测和跟踪身体关节，包括头面部关键点、肩关节、肘关节、腕关节、髋关节、膝关节和踝关节等。BlazePose利用深度学习和实时视频处理等计算机视觉技术，提供快速准确的姿势估计。BlazePose算法采用了在回归方法后接堆叠沙漏模型的思路，以保证在参数数量较少的情况下提高模型的预测质量。在模型训练过程中，同时使用热力图和回归方法，并在模型预测时仅使用回归方法，从而实现整个模型的轻量化特性。通过限制增强数据集中的角度、尺寸和变化量，使得模型具有较小的容量，提高计算速度，并对设备的算力要求不高。这使得BlazePose成为一个轻量化网络，能够在小型终端上运行，同时保证较低的能耗、对芯片的压力和整个系统的高效率。

1.2 动作姿态分类

   在机器学习领域，常用的分类算法包括逻辑回归、决策树、随机森林和朴素贝叶斯等。逻辑回归适用于二分类问题，通过线性组合和激活函数映射实现分类。决策树基于树结构进行分类，具有可读性好的特点，但容易过拟合。随机森林是基于多个决策树的集成算法，通过综合多个决策树的结果提高分类准确性。朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，适用于文本分类和垃圾邮件过滤等场景。

   针对拆解后动作分类的特点、训练集数据量和算法实现的难易程度，本研究选择KNN（K-Nearest Neighbor，K近邻）作为单个分类模型进行动作状态分类。KNN算法思想简单，易于理解和实现，训练过程无需显式建立模型，训练时间短。在数据量较小且异常值较多时，KNN算法可以有较好的预测效果和容错能力。其基本原理是通过距离度量方式找出与新样本距离最近的K个样本，并根据这K个样本的标签确定新样本的类别。

二、 数据集

2.1 数据集

   由于网络上没有现有的合适的数据集，我决定通过相机拍摄加护粮网收集的方式，收集数据并制作了一个全新的数据集。这个数据集包含了各种动作的视频片段，其中包括不同年龄段、不同性别的人的动作，以及各种不同的动作类别。通过现场拍摄，我能够捕捉到真实的动作情况和多样的环境背景，这将为我的研究提供更准确、可靠的数据。

2.2 数据扩充

   数据扩充是提高模型鲁棒性和泛化能力的重要手段。在本研究中，我们对收集到的动作视频数据进行了多样化的数据扩充。包括使用图像处理技术生成新的训练样本，如旋转、缩放、裁剪等。这些扩充后的数据能够帮助模型更好地学习和理解动作的多样性和复杂性，提高模型在实际应用中的表现力。同时，数据扩充还可以增加模型的泛化能力，使其在面对未见过的数据时仍能保持良好的性能。

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

   实验环境使用Windows操作系统，并利用Python作为主要的编程语言进行算法和模型的实现。使用PyTorch作为深度学习框架，构建和训练神经网络模型。借助Pandas等库，完成数据的加载、处理和转换。这样的实验环境提供了一个方便和高效的平台，用于开发和测试算法系统。

3.2 模型训练

   在进行一致性分析时，使用统计学软件SPSS将传统YBT人工测验和YBT自动评分算法的结果输入进去。选择分析（Analyze）-尺度（Scale）-可靠性分析（Reliability Analysis），将两组数据放入项目（Items）中，这里选择的是相同方向动作上左右差值和YBT综合分数。点击统计学（Statistics），勾选组内相关系数（Intraclass correlation coefficient），选择单一度量（single measure）的双向混合效应（two-way mixed effects）模型进行一致性分析。

相关代码示例：

import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(width, height, channels)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

海浪学长项目示例：

最后

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