跨层融合与多模型投票的动作识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外动作识别研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 人体动作识别研究难点 | 第10-12页 |
| 1.4 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.5 结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 动作识别研究综述 | 第14-28页 |
| 2.1 传统动作识别方法 | 第14-18页 |
| 2.1.1 基于流形学习的识别方法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于轨迹的识别方法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 基于重叠的识别方法 | 第17-18页 |
| 2.2 深度动作识别方法 | 第18-21页 |
| 2.3 动作识别模型总结 | 第21-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 近似动态图像与跨层融合模型算法 | 第28-41页 |
| 3.1 近似动态图像 | 第28-31页 |
| 3.2 跨层融合模型 | 第31-33页 |
| 3.3 算法流程 | 第33-34页 |
| 3.4 实验环境和参数设置 | 第34-36页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第34-35页 |
| 3.4.2 实验环境及参数设置 | 第35-36页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第36-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 近似动态图像与多模型投票识别算法 | 第41-50页 |
| 4.1 多模型以及融合方法 | 第41-45页 |
| 4.1.1 多模型的组成以及训练参数 | 第42-44页 |
| 4.1.2 模型融合方法及多模型均值法 | 第44-45页 |
| 4.2 算法流程 | 第45-46页 |
| 4.3 实验数据及参数设置 | 第46-47页 |
| 4.4 动作识别结果分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第50-51页 |
| 5.2 研究展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57-58页 |
