视觉事件检测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 引言 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外现状研究 | 第11-16页 |
| 1.2.1 社交网络事件检测 | 第11-13页 |
| 1.2.2 细胞分裂事件检测 | 第13-14页 |
| 1.2.3 人体动作事件检测 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 视觉特征提取 | 第18-31页 |
| 2.1 DT特征 | 第18-20页 |
| 2.1.1 密集轨迹 | 第18-20页 |
| 2.1.2 轨迹均衡的描述子 | 第20页 |
| 2.2 增强DT描述子 | 第20-24页 |
| 2.2.1 相机运动估计 | 第21-23页 |
| 2.2.2 误匹配去除 | 第23-24页 |
| 2.3 HOG3D特征 | 第24-26页 |
| 2.3.1 梯度计算 | 第24-25页 |
| 2.3.2 方向量化 | 第25-26页 |
| 2.3.3 梯度计算 | 第26页 |
| 2.3.4 描述子计算 | 第26页 |
| 2.4 慢特征 | 第26-29页 |
| 2.4.1 问题表述 | 第27-28页 |
| 2.4.2 SFA算法 | 第28-29页 |
| 2.5 词袋模型 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 事件建模 | 第31-37页 |
| 3.1 静态建模方法 | 第31-34页 |
| 3.1.1 k近邻法 | 第31-33页 |
| 3.1.2 支持向量机 | 第33-34页 |
| 3.2 动态建模方法 | 第34-36页 |
| 3.2.1 条件随机场 | 第34-35页 |
| 3.2.2 隐条件随机场 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 跨视角动作识别方法研究 | 第37-45页 |
| 4.1 基于转移字典对的跨视角动作识别 | 第38-41页 |
| 4.1.1 方法简介 | 第38页 |
| 4.1.2 特征提取 | 第38-39页 |
| 4.1.3 稀疏编码与字典学习 | 第39页 |
| 4.1.4 无监督转移字典对学习 | 第39-40页 |
| 4.1.5 有监督转移字典对学习 | 第40-41页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第41-43页 |
| 4.2.1 数据库介绍 | 第41页 |
| 4.2.2 特征参数设置 | 第41-42页 |
| 4.2.3 模型参数设置 | 第42-43页 |
| 4.2.4 转移模型学习 | 第43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 细胞分裂识别方法研究 | 第45-55页 |
| 5.1 基于慢特征的识别方法 | 第46-49页 |
| 5.1.1 方法简介 | 第46-47页 |
| 5.1.2 Cuboid提取 | 第47-48页 |
| 5.1.3 慢特征学习 | 第48-49页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第49-54页 |
| 5.2.1 数据库 | 第49-50页 |
| 5.2.2 实验设置 | 第50-52页 |
| 5.2.3 实验结果 | 第52页 |
| 5.2.4 慢特征函数的特性 | 第52-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
