| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 活动识别研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 活动识别国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容及组织架构 | 第14-16页 |
| 第2章 并行卷积循环网络在活动识别中的应用 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 网络模块实现原理及模型结构 | 第16-20页 |
| 2.2.1 压缩约束单元 | 第16-18页 |
| 2.2.2 注意力机制 | 第18-19页 |
| 2.2.3 网络模型结构 | 第19-20页 |
| 2.3 模型评价指标及数据集介绍 | 第20-24页 |
| 2.3.1 模型评价指标 | 第20-22页 |
| 2.3.2 数据介绍及其预处理 | 第22-24页 |
| 2.4 实验设置与结果分析 | 第24-27页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第24页 |
| 2.4.2 实验结果及分析 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于特征融合及网络压缩的活动识别模型 | 第28-44页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 卷积网络压缩原理及模型结构 | 第28-32页 |
| 3.2.1 分组卷积 | 第28-30页 |
| 3.2.2 组间信息融合 | 第30-31页 |
| 3.2.3 混合分组卷积模型结构 | 第31-32页 |
| 3.3 长短记忆网络压缩原理 | 第32-35页 |
| 3.3.1 嵌套长短记忆网络 | 第32-34页 |
| 3.3.2 深层卷积嵌套门控模型结构 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第35-43页 |
| 3.4.1 混合分组卷积模型性能评测与分析 | 第35-37页 |
| 3.4.2 深层卷积嵌套门控模型性能评测与分析 | 第37-40页 |
| 3.4.3 深层混合分组卷积嵌套门控模型性能评测与分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于改进双向循环门控网络的活动识别研究 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 网络改进原理 | 第44-49页 |
| 4.2.1 传统循环网络及门控单元 | 第44-47页 |
| 4.2.2 双向循环网络 | 第47页 |
| 4.2.3 简单循环单元实现过程 | 第47-49页 |
| 4.3 改进模型结构 | 第49-50页 |
| 4.4 数据介绍及其预处理 | 第50-51页 |
| 4.5 改进模型实验设置与结果分析 | 第51-54页 |
| 4.5.1 模型训练设置 | 第51-52页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第52-54页 |
| 4.6 改进模型在特征融合中的应用 | 第54-58页 |
| 4.6.1 模型结构说明 | 第55-56页 |
| 4.6.2 实验结果及分析 | 第56-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |