基于稠密光流轨迹的人体行为识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题来源、研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.1.2 课题的背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及难点 | 第13-16页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 研究难点 | 第14-16页 |
| 1.3 公共数据库介绍 | 第16-18页 |
| 1.4 论文的主要章节安排 | 第18-21页 |
| 第2章 人体行为识别概述 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 特征提取方法 | 第21-28页 |
| 2.2.1 全局特征 | 第21-24页 |
| 2.2.2 局部特征 | 第24-28页 |
| 2.3 行为识别的方法 | 第28-34页 |
| 2.3.1 模板匹配方法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 基于分类器的方法 | 第29-30页 |
| 2.3.3 状态空间模型 | 第30-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 稠密特征点的检测与跟踪 | 第35-47页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 稠密特征点的检测 | 第36-40页 |
| 3.3 特征点的跟踪 | 第40-42页 |
| 3.3.1 稠密光流场的建立 | 第41-42页 |
| 3.3.2 基于稠密光流场的跟踪 | 第42页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第42-46页 |
| 3.4.1 特征点的比较 | 第42-44页 |
| 3.4.2 跟踪示意图 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 稠密轨迹的建立与特征提取 | 第47-59页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 稠密轨迹的建立 | 第48-49页 |
| 4.3 管道的时空划分 | 第49-50页 |
| 4.4 特征提取 | 第50-54页 |
| 4.4.1 运动轨迹的计算 | 第51页 |
| 4.4.2 梯度方向直方图特征(HOG) | 第51-52页 |
| 4.4.3 光流直方图(HOF) | 第52-53页 |
| 4.4.4 运动边界直方图(MBH) | 第53-54页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第54-58页 |
| 4.5.1 特征点的主方向比较 | 第54-55页 |
| 4.5.2 稠密轨迹的比较 | 第55-57页 |
| 4.5.3 算法参数的选择 | 第57-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 人体行为的描述与识别 | 第59-71页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 人体行为的描述 | 第59-61页 |
| 5.2.1 词袋(Bag of Word)模型 | 第59-60页 |
| 5.2.2 VLAD模型 | 第60-61页 |
| 5.3 人体行为的识别 | 第61-65页 |
| 5.3.1 分类器的介绍 | 第61-64页 |
| 5.3.2 特征的融合技术 | 第64-65页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第65-69页 |
| 5.4.1 基于BOF模型的算法比较 | 第65-67页 |
| 5.4.2 VLAD模型与BOF模型比较 | 第67-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 工作总结 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
