1. 本选题研究的目的及意义
运动概率计算是诸多领域的关键技术，如人体动作识别、视频监控、自动驾驶等。
传统方法通常依赖于精确的物理模型或庞大的数据集，难以应对复杂多变的运动场景。
场模型作为一种概率图模型，能够有效地捕捉运动变量之间的时空依赖关系，近年来在运动分析领域展现出巨大潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，场模型在计算机视觉和机器学习领域受到越来越多的关注，其在运动分析中的应用也逐渐成为研究热点。
#国内研究现状国内学者在基于场模型的运动分析方面取得了一定的进展，主要集中在目标跟踪、行为识别等方面。
例如，一些学者利用场模型来描述行人的运动模式，实现了拥挤场景下的行人跟踪[1]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于场模型的运动概率计算方法，旨在解决传统方法在复杂场景下难以准确预测运动概率的问题。
主要内容包括以下几个方面：
1.运动状态空间构建:研究如何构建适合场模型的运动状态空间，以有效表示运动目标的位置、速度、方向等信息。
2.场模型构建与学习:研究如何利用场模型捕捉运动目标之间的时空依赖关系，并学习模型参数，以构建准确的运动概率模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析和实验验证相结合的方法。
1.首先，进行文献调研，深入了解场模型理论基础、运动概率计算方法以及相关领域的研究现状。
2.其次，研究适合运动概率计算的场模型构建方法，包括状态空间定义、特征表示以及模型参数学习等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于场模型的运动概率计算方法，能够有效地捕捉运动目标之间的时空依赖关系，提升复杂场景下运动预测的精度和鲁棒性。
2.探索构建高效的运动状态空间表示方法，降低模型复杂度，并提高计算效率。
3.比较分析不同场模型推断方法在运动概率计算中的性能差异，为实际应用提供参考依据。
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. 刘华, 张勇. 基于卷积神经网络和条件随机场的中文命名实体识别[J]. 计算机工程, 2018, 44(3): 172-178.
2. 李军, 刘洋, 王厚峰. 基于深度学习的图像语义分割综述[J]. 软件学报, 2017, 28(6): 1476-1492.
3. 陈佳, 姚鸿勋, 卢东强. 基于深度学习的视频目标跟踪研究综述[J]. 计算机学报, 2018, 41(1): 1-29.
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