| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 本文研究内容 | 第13-17页 |
| 1.3 论文结构 | 第17-19页 |
| 2 人体行为识别的研究现状和基本理论 | 第19-43页 |
| 2.1 人体行为研究现状 | 第19-21页 |
| 2.2 人体行为表征 | 第21-31页 |
| 2.2.1 基于人体建模 (Body modelling methods) | 第22-23页 |
| 2.2.2 局部特征 (Local feature methods) | 第23-24页 |
| 2.2.3 全局表达方法 (Global representation methods) | 第24-29页 |
| 2.2.4 多特征融合方法 (Multi-feature fusion methods) | 第29-31页 |
| 2.3 特征选择及降维 | 第31-35页 |
| 2.3.1 特征选择原则及策略 | 第31-32页 |
| 2.3.2 降维技术 | 第32-35页 |
| 2.4 分类技术 | 第35-40页 |
| 2.4.1 判别式模型 (Discriminative Models) | 第36-38页 |
| 2.4.2 产生式模型 (Generative Models) | 第38-39页 |
| 2.4.3 其他分类器技术 | 第39-40页 |
| 2.5 主要研究难点及发展趋势 | 第40-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 3 融合剪影和光流特征的人体行为识别 | 第43-63页 |
| 3.1 引言及问题提出 | 第43-44页 |
| 3.2 融合特征HOSOOF的构建 | 第44-50页 |
| 3.2.1 剪影 (Silhouette Extraction) | 第45-46页 |
| 3.2.2 光流特征 (Optical flow) | 第46-47页 |
| 3.2.3 特征融合 | 第47-50页 |
| 3.3 支持向量机行为分类 | 第50-60页 |
| 3.3.1 统计学习理论 | 第50-52页 |
| 3.3.2 支持向量机 | 第52-54页 |
| 3.3.3 实验和分析 | 第54-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-63页 |
| 4 基于稠密轨迹融合特征的红外成像人体行为识别 | 第63-75页 |
| 4.1 引言及问题提出 | 第63-64页 |
| 4.2 稠密轨迹特征构建 | 第64-68页 |
| 4.2.1 稠密采样 | 第64-65页 |
| 4.2.2 稠密轨迹 | 第65-67页 |
| 4.2.3 特征提取 | 第67-68页 |
| 4.3 表达层特征融合 | 第68-69页 |
| 4.4 行为分类 | 第69-70页 |
| 4.5 实验和分析 | 第70-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-75页 |
| 5 基于MET模型的人体行为识别 | 第75-91页 |
| 5.1 引言及问题提出 | 第75-77页 |
| 5.2 MET模型构建 | 第77-82页 |
| 5.2.1 SOME特征构建：滤波 | 第78-80页 |
| 5.2.2 SOME卷相似度度量：模板匹配 | 第80-81页 |
| 5.2.3 MET特征向量构建：3D Max-pooling | 第81-82页 |
| 5.3 实验及分析 | 第82-89页 |
| 5.3.1 Weizmann数据集实验 | 第82-85页 |
| 5.3.2 KTH行为数据集实验 | 第85-89页 |
| 5.4 本章小结 | 第89-91页 |
| 6 基于SMET和m RVM的人体行为识别 | 第91-103页 |
| 6.1 引言及问题提出 | 第91-92页 |
| 6.2 SMET模型构建 | 第92-95页 |
| 6.3 多类相关向量机模型 | 第95-98页 |
| 6.3.1 m RVM的数学描述 | 第95-98页 |
| 6.3.2 基于m RVM的行为分类 | 第98页 |
| 6.4 实验与分析 | 第98-102页 |
| 6.5 本章小结 | 第102-103页 |
| 7 总结与展望 | 第103-107页 |
| 7.1 论文总结 | 第103-105页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第105-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-125页 |
| 附录 | 第125-126页 |
| A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第125-126页 |
| B. 作者在攻读博士学位期间主持或参与的科研项目 | 第126页 |
