| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-19页 |
| 1.2 研究难点与挑战 | 第19-22页 |
| 1.3 国内外研究发展及现状 | 第22-24页 |
| 1.3.1 国外研究发展及成果 | 第22-23页 |
| 1.3.2 国内研究发展及成果 | 第23-24页 |
| 1.4 主要研究内容及论文创新点 | 第24-26页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第26-29页 |
| 第二章 人体行为识别相关研究综述 | 第29-43页 |
| 2.1 人体行为识别的特征提取 | 第29-36页 |
| 2.1.1 时空特征 | 第29-34页 |
| 2.1.2 姿态特征 | 第34-35页 |
| 2.1.3 深度特征 | 第35-36页 |
| 2.2 人体行为表示及识别 | 第36-38页 |
| 2.3 人体动作数据库 | 第38-43页 |
| 第三章 基于超级行为组挖掘的多任务人体行为识别 | 第43-57页 |
| 3.1 引言 | 第43-45页 |
| 3.2 基于超级行为组挖掘的多任务人体行为识别 | 第45-50页 |
| 3.2.1 Fisher矢量 | 第46-47页 |
| 3.2.2 超级行为组挖掘 | 第47-49页 |
| 3.2.3 基于超级行为组挖掘的多任务人体行为识别 | 第49-50页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第50-56页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第50-51页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第51-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于最大间隔的潜变量多任务三维人体行为识别 | 第57-73页 |
| 4.1 引言 | 第57-60页 |
| 4.2 基于最大间隔的潜变量多任务三维人体行为识别 | 第60-65页 |
| 4.2.1 问题定义 | 第60页 |
| 4.2.2 构建原生skelets空间 | 第60-62页 |
| 4.2.3 学习潜变量skelets | 第62-63页 |
| 4.2.4 优化及推理 | 第63-65页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第65-69页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第65-66页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第66-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-73页 |
| 第五章 基于判别多示例多任务学习的三维人体行为识别 | 第73-89页 |
| 5.1 引言 | 第73-75页 |
| 5.2 基于判别多示例多任务学习的三维人体行为识别 | 第75-81页 |
| 5.2.1 问题定义 | 第76页 |
| 5.2.2 判别多示例学习 | 第76-78页 |
| 5.2.3 筛选关节点配置 | 第78页 |
| 5.2.4 基于联合约束的多任务学习 | 第78-80页 |
| 5.2.5 结果预测 | 第80-81页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第81-86页 |
| 5.3.1 实验设置 | 第81-82页 |
| 5.3.2 实验结果 | 第82-86页 |
| 5.4 本章小结 | 第86-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-93页 |
| 6.1 工作总结 | 第89-90页 |
| 6.2 未来展望 | 第90-93页 |
| 参考文献 | 第93-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 作者简介 | 第109-111页 |
