| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题的应用背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 双人交互行为识别难点与挑战 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 双人交互行为识别综述 | 第15-28页 |
| 2.1 基于整体的交互行为识别方法 | 第15-21页 |
| 2.1.1 基于单一特征的识别方法 | 第16-19页 |
| 2.1.2 基于复杂特征的识别方法 | 第19-21页 |
| 2.2 基于个体分割的交互行为识别方法 | 第21-27页 |
| 2.2.1 基于语义描述的识别方法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于共生原子动作匹配的识别方法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于概率图模型的识别方法 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 双人交互行为动作特征的测试 | 第28-39页 |
| 3.1 双人交互行为的动作特征表示 | 第28-32页 |
| 3.1.1 时空兴趣点特征的提取方法及表示方法 | 第28-31页 |
| 3.1.2 方向梯度直方图特征的提取方法及表示方法 | 第31-32页 |
| 3.2 双人交互行为过程中的动作特征识别效果验证 | 第32-37页 |
| 3.2.1 帧帧最近邻分类器工作原理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 两种特征分类概率决策级加权融合的方法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 实验环境介绍 | 第34-35页 |
| 3.2.4 实验过程及结果分析 | 第35-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于分阶段HMMs概率融合的双人交互行为识别算法研究 | 第39-56页 |
| 4.1 分阶段HMMs概率融合双人交互行为识别方法概述 | 第39-40页 |
| 4.2 交互行为的分段分割方法 | 第40-41页 |
| 4.3 方向梯度直方图特征的提取 | 第41-42页 |
| 4.4 HMMs的识别方法 | 第42-44页 |
| 4.5 各阶段相似概率的加权融合识别 | 第44-45页 |
| 4.6 实验与结果分析 | 第45-55页 |
| 4.6.1 数据库信息 | 第45-46页 |
| 4.6.2 分阶段概率融合框架测试 | 第46-50页 |
| 4.6.3 分阶段HMMs概率融合的测试 | 第50-54页 |
| 4.6.4 不同方法识别效果比较 | 第54-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第63页 |
