1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和移动设备的普及，视频数据呈现爆炸式增长。
为了节省存储空间和传输带宽，视频通常会被压缩。
然而，压缩过程会引入信息损失，给视频分析，特别是动作识别任务带来了挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习在视频动作识别领域取得了显著进展，涌现出Two-StreamNetworks、3D卷积神经网络(C3D)等优秀模型。
然而，大部分研究集中于未压缩视频，对于压缩视频动作识别的研究相对较少。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容是针对压缩视频动作识别的挑战，探索基于深度学习的解决方案。
1. 主要内容
1.分析压缩视频的特点:研究不同压缩标准(如H.264、H.265)和压缩率对视频质量的影响，以及对动作识别任务的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研:深入研究压缩视频动作识别领域的国内外研究现状，包括传统方法、基于深度学习的方法，以及针对不同压缩标准和压缩率的方法，分析现有方法的优缺点和局限性。
2.数据集分析:收集和分析常用的压缩视频动作识别数据集，了解数据集的特点、规模、标注信息等，为模型选择和实验设计提供依据。
3.模型设计与实现:基于深度学习技术，设计针对压缩视频特点的动作识别模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对压缩视频信息损失问题，提出一种基于XX的压缩视频动作识别模型:该模型能够有效地从压缩视频中提取关键信息，并减少信息损失带来的负面影响。
（需要根据具体研究内容填写）2.设计一种XX机制，提高模型对不同压缩标准和压缩率的鲁棒性:该机制能够自适应地调整模型参数，以适应不同压缩程度的视频数据，提升模型的普适性。
（需要根据具体研究内容填写）3.提出一种XX训练策略，提高模型在压缩视频动作识别任务上的性能:该策略能够有效地利用压缩视频数据，加速模型训练过程，并提升模型的识别精度。
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. 刘佳,杨佳,李云飞,等.基于深度学习的视频动作识别研究综述[J].计算机科学,2020,47(12):1-12.
2. 张磊,吴迪,韩亚楠,等.基于深度学习的视频动作识别算法综述[J].电子学报,2021,49(04):797-812.
3. 王晓峰,王雪松,王伟,等.基于深度学习的视频动作识别方法综述[J].控制理论与应用,2021,38(07):961-982.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
