本周学习
粗粒度/细粒度
对于人体动作和手势的识别，本质上就是粗粒度和细粒度的识别。人体动作识别的应用主要应用于公共场所、医院、安全等方面；手势识别的应用大部分应用于智能家居的控制、感知方面的应用，教育学习、非能力限制的人员的表达等。
流程
一般处理人体动作识别，都是采用以下流程：首先收集数据，接着对收集到的数据进行去噪或处理，接着提取出特征量，然后训练和分类，最后实现人体动作的识别。几乎所有的研究团队都是依据这样的一般流程来实现人体动作的识别。在这五个部分中，数据去噪和提取出特征量是关键的两个环节。
根据毕业设计的实际设计情况来看，去噪应该不需要太多工作。
特征点
百度AI开放平台
根据百度的21个特征点的选取情况来看，人体动作识别应该需要14个（去除面部五官的特征点）。
百度ai人体识别
下周计划
2D人体识别
先跑起来2D的人体识别，再推广到3D
数据集整理
设备：720p120fps全局曝光相机 x 1,640p30fps强光抑制相机x1
