融合LBP特征和运动特征的运动分类算法
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 行为识别研究存在的问题 | 第9-10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 论文内容与安排 | 第11-13页 |
| 第2章 运动目标检测 | 第13-20页 |
| 2.1 光流法 | 第13页 |
| 2.2 帧间差分法 | 第13-15页 |
| 2.3 背景减除法 | 第15-17页 |
| 2.4 检测算法的改进 | 第17-19页 |
| 2.4.1 改进算法的步骤 | 第17-18页 |
| 2.4.2 实验结果分析 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 人体行为特征提取 | 第20-27页 |
| 3.1 LBP算子与运动特征 | 第20-23页 |
| 3.1.1 LBP算子 | 第20-22页 |
| 3.1.2 运动特征 | 第22-23页 |
| 3.2 特征提取 | 第23-26页 |
| 3.2.1 LBP直方图特征提取 | 第23-24页 |
| 3.2.2 运动特征提取 | 第24-25页 |
| 3.2.3 特征融合 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 人体行为识别 | 第27-41页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第27-30页 |
| 4.2 基于BP神经网络的行为识别 | 第30-40页 |
| 4.2.1 BP神经网络参数的选择 | 第30-32页 |
| 4.2.2 BP神经网络的学习算法 | 第32-33页 |
| 4.2.3 BP神经网络模型的建立与训练 | 第33页 |
| 4.2.4 人体行为识别 | 第33-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 总结 | 第41页 |
| 5.2 展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
