1. 毕业设计（论文）主要目标：
为了实现在数据量较大的情况下的人类行为识别，本毕设将开发一种基于大数据平台Spark的Scala算法，该算法所提出的分布式计算框架可以快速有效地解决数据量较大时的视频中的人类行为识别问题。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本毕设将进行基于BoW的action recognition实验来验证所开发的算法。
算法中所提出的分布式框架主要由三个部分组成：特征提取，基于MapReduce BoW模型的特征向量处理模型，分类模型。
实验中，主要通过不同的人类行为作为数据集，最终通过计算比较分类的精度来证明该算法的优势。
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3. 主要参考文献
[1] Zaharia,M.,Chowdhury,M.Spark:cluster computing with working sets.Proceedings of the second USENIXconference on Hot topics in cloud computing.IEEE,2010.
[2] Dean,J., Ghemawat, S. MapReduce: simplified data processing on large clusters.Communications of the ACM, 51.1(2008), 107-113.
[3] Shvachko,K., Kuang, H. The Hadoop distributed file system. Mass Storage Systemsand Technologies (MSST), 2010 IEEE 26th Symposium on.IEEE,2010.
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