【摘要】：隨著科技的發(fā)展,人類(lèi)已經(jīng)邁入了人工智能時(shí)代,越來(lái)越多的產(chǎn)品走向“智能化”。人工智能算法離不開(kāi)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的構(gòu)建,因此各種各樣的開(kāi)源數(shù)據(jù)集應(yīng)運(yùn)而生。特定數(shù)據(jù)集的需求對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注系統(tǒng)提出了新要求。此外,數(shù)據(jù)標(biāo)注是一項(xiàng)枯燥、費(fèi)時(shí)的工作,如何利用已有技術(shù)提升標(biāo)注的效率,也為標(biāo)注系統(tǒng)的設(shè)計(jì)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。為了滿(mǎn)足特定的標(biāo)注需求,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像標(biāo)注系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅能夠滿(mǎn)足手工標(biāo)注的需求,也可以利用成熟的計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)算法,完成初始自動(dòng)標(biāo)注,人工修改,從而大大提升標(biāo)注效率。值得一提的是,該系統(tǒng)還具有較好的擴(kuò)展性,為圖像數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備奠定了良好的基礎(chǔ)。本文首先介紹了課題的研究背景和意義,確定了標(biāo)注系統(tǒng)的主要工作。其次對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過(guò)程中應(yīng)用到的相關(guān)技術(shù)和開(kāi)源庫(kù)進(jìn)行了介紹與分析。然后介紹了圖像輔助標(biāo)注利用到的算法設(shè)計(jì)與分析,對(duì)現(xiàn)有的人體行為識(shí)別算法作出改進(jìn),并作出評(píng)估。隨后本文描述了系統(tǒng)的需求,介紹了系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計(jì),并將系統(tǒng)劃分為圖片預(yù)處理、人體關(guān)節(jié)點(diǎn)標(biāo)注和運(yùn)動(dòng)階段分類(lèi)標(biāo)注等子模塊,結(jié)合時(shí)序圖和流程圖,闡述了各子模塊的概要設(shè)計(jì)。在此基礎(chǔ)上,介紹了每一個(gè)模塊內(nèi)部的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),利用類(lèi)圖和數(shù)據(jù)表展示了類(lèi)中的方法實(shí)現(xiàn)。緊接著,對(duì)標(biāo)注系統(tǒng)的各個(gè)功能進(jìn)行了測(cè)試,描述了預(yù)期結(jié)果和實(shí)際結(jié)果。最后,對(duì)已完成的工作進(jìn)行了總結(jié),對(duì)下一步圖像標(biāo)注系統(tǒng)的相關(guān)工作進(jìn)行了展望。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP181
【圖文】：

算法在ＵＣＦ５０數(shù)據(jù)集上將準(zhǔn)確率從８４．５％提高到了邋９１．２％，在ＨＭＤＢ５１數(shù)據(jù)集逡逑上將準(zhǔn)確率從４６．６％提高到了邋５７．２％。逡逑ＩＤＴ算法架構(gòu)圖如圖２－１所示。ＩＤＴ算法非常經(jīng)典，現(xiàn)在仍有其他方法和ＩＤＴ逡逑算法相結(jié)合的使用方式，并提升了一定的準(zhǔn)確率。逡逑Ｔｒａｃｋｉｎｇ邋ｉｎ邋ｅａｃｈ邋ｓｐａｔｉａｌ邋ｓｃａｌｅ邋ｓｅｐａｒａｔｅｌｙ邐Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ邋ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ逡逑Ｄｅｎｓｅ邋ｓａｍｐｌｉｎｇ邐ｙ］一＂邐／Ｉ逡逑十一一邋１＇．邐逡逑、、邐Ｗｖ邐ＨＯＧ邋ＨＯＦ邋ＭＢＨ逡逑＼邋、逡逑圖２－１邋ＩＤＴ算法架構(gòu)圖［Ｉ５］逡逑ＩＤＴ算法利用密集采樣來(lái)選取特征點(diǎn)，跟蹤并形成特征點(diǎn)的軌跡。軌跡的形逡逑狀利用（Ａｐｔ，Ａｐ＆Ｋ）來(lái)描述，位移矢量定義為：逡逑}0＝（ｐｔ＋ｉ邋－邋Ｐｔ）邋＝邋0ｔ＋１－ｙｔ）邐（２－１）逡逑９逡逑

通過(guò)三維卷積從空間和時(shí)間兩個(gè)維度提取特征，得到多個(gè)相鄰幀間的運(yùn)動(dòng)信息。逡逑該模型通過(guò)輸入的幀生成多個(gè)通道的信息，并最后將所有通道的信息組合起來(lái)，逡逑作為整體特征。３ＤＣＮＮ的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖如圖２－３所示。逡逑ｍｍｍｍ，邐－：逡逑ｒ邋ｆ邋％邋＼邋Ｖ＼、逡逑ｈａｒｄｗｉｒｅｄ邋？邋：邐ｃｏｎｖｏ詘ｏｎ邋？邋＾邋R%；．，ｗ，邋ｓｕｂｓａｍｐｌｉｎ＾邐ｃｏｒｖｄｕｔｋｎ邋欉．ｓｕｂｓａｍｐｉｉ＾邋＊，邋ｃｏｎｖｏｒｕｔｉｏｎ逡逑％邋％邋＼邋％逡逑■邐．邐，３．二２邐１３—逡逑Ｈｉ．邐Ｃ？？．逡逑３３＠６0ｘ４°邐２３＊２＠５４ｘ３４邐２３＊２＠２７ｘ１７逡逑圖２－３邋３ＤＣＮＮ網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖［２２］逡逑Ｔｒａｎ［２３］等人在３ＤＣＮＮ的基礎(chǔ)上，提出了邋Ｃ３Ｄ網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。他們一共提出了逡逑三個(gè)貢獻(xiàn)：（１）三維卷積比二維卷積更適合時(shí)空特征的學(xué)習(xí)（２）對(duì)三維卷積來(lái)逡逑說(shuō)，在所有層中使用３ｘ３ｘ３的卷積核的效果是最好的（３）提出了邋Ｃ３Ｄ模型。逡逑Ｃ３Ｄ有８?jìng)�(gè)卷積層、５個(gè)池化層、兩個(gè)全連接層，以及一個(gè)ｓｏｆｔｍａｘ輸出層，在逡逑四個(gè)不同基準(zhǔn)上的效果優(yōu)于當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的方法，并在另外兩個(gè)基準(zhǔn)上和當(dāng)時(shí)最先逡逑進(jìn)的方法效果相當(dāng)。逡逑２．２．４邐ＲＮＮ邋方法逡逑遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＲｅｃｕｒｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ

邐北京郵電大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文邐逡逑ＬＲＣＮ（Ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ邋Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ邋Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ邋＂Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）網(wǎng)絡(luò)，ＬＲＣＮ邋使用邋ＣＮＮ邋處理逡逑可變長(zhǎng)視頻輸入，ＣＮＮ的輸出被輸入到一組ＬＳＴＭ中，最后生成一個(gè)變長(zhǎng)的預(yù)逡逑測(cè)。ＬＲＣＮ的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖２－４所示。逡逑Ｉｎｐｕｉ邐Ｖｉｓｕａｌ邐Ｓｅｑｕｅｎｃｅ邋Ｏｕｔｐｕｔ逡逑Ｆｅａｔｕｒｅｓ邋Ｌｅａｒｎｉｎｇ逡逑

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本文編號(hào)：2794537