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大学线上答辩申请书模板(3)

一、答辩人基本信息

(1)答辩人姓名为张三，性别男，汉族，出生于1999年1月，籍贯中国某省。目前就读于我国某知名大学计算机科学与技术专业，预计将于2023年6月顺利毕业。自入学以来，张三同学始终保持着积极向上的学习态度，刻苦钻研专业知识，成绩优异。在校期间，张三同学积极参与各类学科竞赛和课外活动，曾获得校级数学建模竞赛一等奖、计算机编程大赛二等奖等荣誉，展现出较强的实践能力和创新精神。

(2)在专业学习方面，张三同学对计算机科学领域有浓厚兴趣，系统学习了数据结构、算法设计、计算机网络、数据库系统等核心课程。此外，他还选修了人工智能、机器学习等前沿课程，拓宽了自己的知识面。在课程设计项目中，张三同学担任组长，带领团队成功完成了一项基于深度学习的图像识别系统，该系统在图像分类任务中取得了优异成绩，得到了导师和同学们的一致好评。

(3)张三同学在毕业论文选题上，紧密结合当前人工智能领域的研究热点，选择了“基于深度学习的视频动作识别技术研究”这一课题。在论文撰写过程中，他查阅了大量文献资料，对国内外相关研究成果进行了系统梳理和分析。经过近一年的努力，张三同学已初步完成论文撰写工作，并在导师的指导下进行了多次修改和完善。目前，论文已完成初稿，具备了线上答辩的条件。

二、毕业论文（设计）简介

(1)本论文题目为“基于深度学习的视频动作识别技术研究”，主要研究深度学习技术在视频动作识别领域的应用。随着人工智能技术的不断发展，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。本研究旨在将深度学习技术应用于视频动作识别，以实现更高准确率、实时性和鲁棒性的动作识别系统。论文首先对视频动作识别的相关背景进行了详细介绍，包括动作识别技术的发展历程、应用领域和面临的挑战。接着，分析了现有的动作识别算法，重点介绍了基于深度学习的动作识别方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体等。通过对不同算法的对比分析，提出了本研究的创新点和主要研究内容。

(2)在论文的研究内容方面，首先对视频动作数据进行了采集和处理，包括数据预处理、特征提取和标注。数据预处理主要包括对视频进行去噪、缩放等操作，以提高后续处理的效果。特征提取则采用基于CNN的模型进行，通过提取视频中关键帧的局部特征，实现动作的表示。标注方面，采用动作捕捉设备采集真实场景下的动作数据，对动作进行标注，为后续的训练和测试提供依据。其次，设计了基于深度学习的视频动作识别系统，主要包括动作分类和动作检测两个模块。动作分类模块利用提取到的动作特征，通过训练卷积神经网络模型实现对动作的识别；动作检测模块则采用目标检测技术，检测视频中每个关键帧的动作类别，实现对视频动作的实时跟踪。最后，通过实验验证了所提出方法的有效性，并与其他算法进行了比较，结果表明，本文提出的方法在动作识别准确率和实时性方面均取得了较好的效果。

(3)论文在实验部分对所提出的方法进行了详细实验分析。首先，对所使用的视频动作数据集进行了详细介绍，包括数据集的来源、规模和动作种类。接着，对实验环境进行了说明，包括所使用的硬件和软件平台。实验部分主要从两个方面展开：一是对比实验，通过与传统的动作识别方法进行比较，验证了基于深度学习方法的优越性；二是参数调优实验，通过调整模型参数，优化网络结构，提高识别效果。实验结果表明，所提出的方法在动作识别准确率、实时性和鲁棒性等方面均表现出良好的性能。此外，论文还对实验结果进行了详细分析和讨论，提出了进一步改进的思路，为后续研究提供了有益的参考。

三、答辩内容及预期目标

(1)答辩内容将围绕论文的核心研究展开，首先详细介绍视频动作识别技术的背景和意义，阐述其在智能视频监控、人机交互等领域的应用价值。随后，将详细阐述本研究提出的基于深度学习的视频动作识别方法，包括数据预处理、特征提取、动作分类和动作检测等关键步骤。在实验部分，将展示所提出方法在不同动作数据集上的识别准确率，并与现有方法进行对比，突出本研究的创新点和优势。具体数据包括：在UCF101数据集上，本方法动作识别准确率达到93.2%，高于现有方法的88.5%；在HMDB51数据集上，准确率达到91.8%，优于现有方法的89.4%。通过实际案例，如某安防公司应用本方法实现的智能监控系统，展示了该技术在实际应用中的效果。

(2)预期目标方面，首先希望答辩委员会能够对本研究的创新性、实用性和理论价值给予肯定。其次，期望通过本次答辩，进一步提升自己的学术水平和表达能力，为今后的研究工作打下坚实基础。具体目标包括：1）在答辩过程中，清晰阐述研究背景、方法和实验结果，使答辩委员会对本研究的全貌有更深入的了解；2）通过与答辩委员会的互动，针对论文中的不足和疑问进行解答，进一步提升论