| 中文摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第11-31页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 人体动作识别问题的描述 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-24页 |
| 1.3.1 特征提取与表达 | 第14-21页 |
| 1.3.2 动作分类 | 第21-24页 |
| 1.4 人体动作数据库 | 第24-27页 |
| 1.5 本文主要研究内容与结构安排 | 第27-31页 |
| 2 基于兴趣点上下文结构信息的人体动作识别 | 第31-51页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 已有研究介绍 | 第32-35页 |
| 2.2.1 特征编码 | 第32-34页 |
| 2.2.2 兴趣点时空结构 | 第34-35页 |
| 2.3 兴趣点上下文结构信息 | 第35-44页 |
| 2.3.1 后验概率编码 | 第35-38页 |
| 2.3.2 累计概率直方图 | 第38-40页 |
| 2.3.3 动作分类 | 第40-44页 |
| 2.4 实验与分析 | 第44-50页 |
| 2.4.1 实验设计 | 第44-45页 |
| 2.4.2 KTH数据库动作分类实验 | 第45-47页 |
| 2.4.3 ADL数据库动作分类实验 | 第47-48页 |
| 2.4.4 UCF Sports数据库动作分类实验 | 第48页 |
| 2.4.5 HMDB51数据库动作分类实验 | 第48-50页 |
| 2.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 3 基于判别核字典学习的人体动作识别 | 第51-71页 |
| 3.1 引言 | 第51-52页 |
| 3.2 已有研究介绍 | 第52-58页 |
| 3.2.1 字典学习模型 | 第52-57页 |
| 3.2.2 协作表示 | 第57-58页 |
| 3.3 基于判别核字典学习的人体动作识别 | 第58-66页 |
| 3.3.1 判别核字典学习框架 | 第58-59页 |
| 3.3.2 最优化方法 | 第59-64页 |
| 3.3.3 编码系数时间变化特征 | 第64-65页 |
| 3.3.4 动作分类 | 第65-66页 |
| 3.4 实验与分析 | 第66-69页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第66页 |
| 3.4.2 KTH数据库动作分类实验 | 第66-67页 |
| 3.4.3 UCF Sports数据库动作分类实验 | 第67页 |
| 3.4.4 HMDB51数据库动作分类实验 | 第67-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 4 基于判别时空部件的人体动作识别 | 第71-89页 |
| 4.1 引言 | 第71-72页 |
| 4.2 已有研究介绍 | 第72-75页 |
| 4.2.1 基于部件的人体动作识别 | 第73-74页 |
| 4.2.2 隐变量支持向量机 | 第74-75页 |
| 4.3 基于判别时空部件的人体动作识别 | 第75-82页 |
| 4.3.1 视频时空部件提取与描述 | 第77页 |
| 4.3.2 多类隐变量支持向量机 | 第77页 |
| 4.3.3 判别时空部件学习模型 | 第77-79页 |
| 4.3.4 最优化方法 | 第79-81页 |
| 4.3.5 动作分类 | 第81-82页 |
| 4.4 实验与分析 | 第82-87页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第82页 |
| 4.4.2 KTH数据库动作分类实验 | 第82-84页 |
| 4.4.3 UCF Sports数据库动作分类实验 | 第84-86页 |
| 4.4.4 HMDB51数据库动作分类实验 | 第86-87页 |
| 4.5 本章小结 | 第87-89页 |
| 5 特征融合实验与分析 | 第89-95页 |
| 5.1 引言 | 第89页 |
| 5.2 特征融合 | 第89-90页 |
| 5.2.1 特征级融合 | 第89页 |
| 5.2.2 匹配分数级融合 | 第89-90页 |
| 5.3 融合实验与结果分析 | 第90-91页 |
| 5.4 本章小结 | 第91-95页 |
| 6 总结与展望 | 第95-99页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第95-96页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第96-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-117页 |
| 附录 | 第117页 |
| A作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第117页 |
| B作者在攻读博士学位期间发表论文情况 | 第117页 |
