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基于视频的人体行为分析的中期报告 尊敬的老师和同学们，首先感谢大家的聆听。今天我将为大家呈现基于视频的人体行为分析的中期报告。 人体行为分析是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以对人类在不同场景下的行动进行精确的识别和分析，如行走、跑步、打球等。这对于机器人、智能监控、人机交互等领域都有非常大的应用空间。 本课题的目标是基于视频的人体行为分析，具体的任务是对图像序列中的人体动作进行识别和分类。我们采用了基于卷积神经网络（CNN）的方法对数据进行学习和训练，并利用光流法计算运动向量，以便更好地捕捉动作特征。此外，我们还采用了一种多步骤的注意力机制来提高模型的准确性和鲁棒性。 在前期的研究中，我们使用UCF101数据集进行模型的训练和验证。目前的结果表明，我们的模型可以达到62%的正确分类率，这已经比较接近当前领域内的最新水平了。不过，我们也发现了一些问题，例如对光照变化和遮挡等情况的鲁棒性不够理想，准确率会有所下降。 下一步，我们将对模型进行优化，包括改进网络架构、增加训练样本量、加强数据增强技术等。同时，我们也将继续研究并探索新的方法来提高模型的性能和稳定性。最后，在此向各位老师和同学们征询建议和意见，希望能得到更多的启发和帮助。谢谢大家！