| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-31页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 深度神经网络模型及其分类 | 第15-16页 |
| 1.3 研究现状及存在问题 | 第16-25页 |
| 1.3.1 基于深度神经网络的回归模型概述 | 第16-18页 |
| 1.3.2 基于深度神经网络特征的回归模型 | 第18-20页 |
| 1.3.3 基于深度神经网络构造的回归模型 | 第20-24页 |
| 1.3.4 当前存在的问题与不足 | 第24-25页 |
| 1.4 研究内容及贡献 | 第25-28页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第25-27页 |
| 1.4.2 贡献 | 第27-28页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第28-31页 |
| 第二章 基于级联深度神经网络的头部姿态估计方法 | 第31-53页 |
| 2.1 研究现状 | 第31-34页 |
| 2.2 方法概述 | 第34页 |
| 2.3 基于级联深度神经网络的回归模型 | 第34-40页 |
| 2.3.1 全局网络层 | 第34-36页 |
| 2.3.2 局部网络层 | 第36-38页 |
| 2.3.3 多层回归方法 | 第38页 |
| 2.3.4 网络结构选择以及讨论 | 第38-40页 |
| 2.4 实现细节 | 第40-41页 |
| 2.5 实验 | 第41-51页 |
| 2.5.1 实验设置 | 第42-46页 |
| 2.5.2 全局网络层和局部网络层估计效果的评估 | 第46-47页 |
| 2.5.3 FERET数据集上的实验以及结果 | 第47-49页 |
| 2.5.4 CMU Multi-PIE数据集上的实验以及结果 | 第49-50页 |
| 2.5.5 Pointing'04数据集上的实验以及结果 | 第50-51页 |
| 2.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第三章 基于尺度不变约束深度神经网络的头部姿态估计方法 | 第53-70页 |
| 3.1 研究现状 | 第53-56页 |
| 3.2 方法概述 | 第56-57页 |
| 3.3 基于尺度不变约束深度神经网络的回归模型 | 第57-62页 |
| 3.3.1 全局网络层 | 第57-58页 |
| 3.3.2 局部网络层 | 第58-60页 |
| 3.3.3 多层回归算法 | 第60页 |
| 3.3.4 图像中头部姿态估计可行性讨论 | 第60-62页 |
| 3.4 实现细节 | 第62页 |
| 3.5 实验 | 第62-69页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第62-64页 |
| 3.5.2 评估全局和局部估计 | 第64-66页 |
| 3.5.3 FERET数据集上的实验及结果 | 第66页 |
| 3.5.4 Pointing'04数据集上的实验及结果 | 第66-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 基于姿态敏感多变量标记分布学习的头部姿态估计方法 | 第70-92页 |
| 4.1 研究现状 | 第70-72页 |
| 4.2 方法概述 | 第72-73页 |
| 4.3 基于姿态敏感多变量标记分布学习的头部姿态估计模型 | 第73-84页 |
| 4.3.1 基于深度残差网络的头部姿态表征 | 第73-75页 |
| 4.3.2 标记分布 | 第75-76页 |
| 4.3.3 Jensen-Shannon散度 | 第76-77页 |
| 4.3.4 多变量标记分布学习和标准差拟合方法 | 第77-84页 |
| 4.4 实验 | 第84-89页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第84-85页 |
| 4.4.2 人脸图像头部姿态表征分析 | 第85-86页 |
| 4.4.3 多变量标记分布学习的有效性 | 第86页 |
| 4.4.4 迭代参数讨论与分析 | 第86-87页 |
| 4.4.5 Pointing'04数据集上的实验及结果 | 第87-89页 |
| 4.5 本章小结 | 第89-92页 |
| 第五章 基于递归神经网络和两阶段回归的人体行为分类方法 | 第92-112页 |
| 5.1 研究现状 | 第92-95页 |
| 5.2 方法概述 | 第95-96页 |
| 5.3 基于递归神经网络和两阶段回归的人体行为分类模型 | 第96-102页 |
| 5.3.1 预备知识 | 第96-98页 |
| 5.3.2 人体行为表征 | 第98-101页 |
| 5.3.3 人体行为两阶段回归分类算法 | 第101-102页 |
| 5.4 实验 | 第102-110页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第103-105页 |
| 5.4.2 奇异值向量人体行为表征的有效性 | 第105-106页 |
| 5.4.3 Chalearn Italian Gesture数据集上的实验及结果 | 第106-108页 |
| 5.4.4 MSR Action 3D数据集上实验及结果 | 第108-109页 |
| 5.4.5 参数k的分析 | 第109-110页 |
| 5.5 本章小结 | 第110-112页 |
| 第六章 总结与展望 | 第112-116页 |
| 6.1 研究成果 | 第112-113页 |
| 6.2 工作展望 | 第113-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-131页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第131-132页 |
