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视频中人的动作分析与理解

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第16-32页
    1.1 研究意义第16-17页
    1.2 研究现状第17-29页
        1.2.1 动作表示第18-20页
        1.2.2 动作分割第20-22页
        1.2.3 动作识别第22-28页
        1.2.4 动作定位第28-29页
    1.3 研究内容第29页
    1.4 论文结构第29-32页
第2章 动作的中层特征表示第32-48页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 相关工作第33-34页
    2.3 底层特征第34-35页
        2.3.1 光流特征第34页
        2.3.2 HOG3D特征第34-35页
    2.4 中层特征第35-36页
        2.4.1 随机森林第35-36页
        2.4.2 图像子序列的中层特征第36页
    2.5 带有时间上下文的中层特征第36-38页
    2.6 动作分类器第38页
    2.7 实验第38-47页
        2.7.1 数据集第38-40页
        2.7.2 实验设计第40-41页
        2.7.3 实验结果与分析第41-44页
        2.7.4 中层特征性能评估第44页
        2.7.5 多种底层特征融合的性能评估第44-46页
        2.7.6 参数对系统性能的影响第46-47页
    2.8 小结第47-48页
第3章 长视频中多个动作的自动分割与识别第48-62页
    3.1 引言第48-49页
    3.2 相关工作第49-50页
    3.3 动作分割与识别模型第50-55页
        3.3.1 模型表示第50-52页
        3.3.2 模型推理第52-53页
        3.3.3 模型训练第53-55页
    3.4 实验第55-61页
        3.4.1 实验设计第55页
        3.4.2 IXMAS数据集第55-59页
        3.4.3 Hollywood数据集第59-61页
    3.5 小结第61-62页
第4章 基于语义分解的复杂动作分析第62-82页
    4.1 引言第62-63页
    4.2 相关工作第63-64页
    4.3 基于语义分解的复杂动作分析第64-69页
        4.3.1 模型表示第64-66页
        4.3.2 模型训练第66-68页
        4.3.3 模型推理第68-69页
    4.4 训练数据的原子动作自动标注第69-71页
    4.5 实验第71-80页
        4.5.1 数据集第71-72页
        4.5.2 实验设计第72-73页
        4.5.3 动作识别结果分析第73-75页
        4.5.4 半监督学习方法评估第75-76页
        4.5.5 视频描述结果分析第76-80页
    4.6 小结第80-82页
第5章 视频中动作的识别与定位第82-104页
    5.1 引言第82-83页
    5.2 相关工作第83-84页
    5.3 视频和图像的中层特征表示第84-86页
        5.3.1 基于随机聚类森林的词袋模型第85页
        5.3.2 随机聚类森林第85-86页
        5.3.3 中层特征第86页
    5.4 图像特征到视频特征的线性变换第86-87页
    5.5 时空子区域候选集合第87-92页
        5.5.1 提取兴趣图像块第88-89页
        5.5.2 筛选兴趣图像块第89-90页
        5.5.3 生成时空子区域候选集合第90-92页
    5.6 带有隐含变量的结构化知识迁移模型第92-95页
        5.6.1 模型定义第92-93页
        5.6.2 模型学习第93-94页
        5.6.3 模型推理第94-95页
    5.7 实验第95-101页
        5.7.1 实验设计第95-97页
        5.7.2 实验结果与分析第97-101页
    5.8 小结第101-104页
第6章 结束语第104-108页
    6.1 工作总结第104-105页
    6.2 未来工作展望第105-108页
参考文献第108-124页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第124-126页
攻读学位期间参加的科研项目第126-128页
致谢第128-130页
作者简介第130页

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