| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 | 第11-14页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 行为识别方法研究 | 第14-22页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 行为识别的特征提取 | 第14-16页 |
| 2.2.1 表观特征 | 第15页 |
| 2.2.2 运动特征 | 第15-16页 |
| 2.2.3 姿态特征 | 第16页 |
| 2.3 与本文研究相关的若干行为识别方法 | 第16-21页 |
| 2.3.1 基于多视角的行为识别 | 第16-18页 |
| 2.3.2 基于轨迹特征的行为识别 | 第18-21页 |
| 2.4 行为识别过程中的难点 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 网络数据学习理论与方法及在行为识别上的应用 | 第22-29页 |
| 3.1 网络数据的学习方法 | 第22-23页 |
| 3.1.1 网络数据的收集 | 第22-23页 |
| 3.1.2 网络数据学习的方法 | 第23页 |
| 3.2 网络数据学习在行为识别中的应用 | 第23-28页 |
| 3.2.1 噪声数据的剔除 | 第24-25页 |
| 3.2.2 域差异问题的消除 | 第25-27页 |
| 3.2.3 网络数据的作用 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于网络图像的行为识别算法 | 第29-39页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 算法总体流程 | 第29-30页 |
| 4.3 网络图像的获取及处理 | 第30-33页 |
| 4.3.1 获取训练集图像 | 第30-31页 |
| 4.3.2 域差异问题的解决 | 第31-33页 |
| 4.4 视频中运动特征的获取 | 第33-34页 |
| 4.4.1 密集轨迹特征的提取 | 第33-34页 |
| 4.4.2 密集轨迹特征的处理 | 第34页 |
| 4.4.3 词袋模型 | 第34页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第34-38页 |
| 4.5.1 实验数据集介绍 | 第34-37页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第37-38页 |
| 4.6 总结 | 第38-39页 |
| 第五章 总结与展望 | 第39-41页 |
| 5.1 总结 | 第39-40页 |
| 5.2 展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研项目 | 第47页 |