| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人体运动分类与分割研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容概述 | 第12-13页 |
| 1.3.2 人体动作的评估与分类 | 第13-14页 |
| 1.3.3 人体动作的分割 | 第14页 |
| 1.4 本文的文章组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 人体运动表示与动作捕获数据库 | 第15-21页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 人体动作的表示 | 第15-17页 |
| 2.2.1 人体骨骼模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 人体动作捕获数据格式 | 第16-17页 |
| 2.3 动作序列的四元数表示 | 第17-18页 |
| 2.3.1 欧拉角与四元数 | 第17-18页 |
| 2.3.2 人体动作序列的四元数表示 | 第18页 |
| 2.4动作捕获数据库HDM05 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于捕获数据的人体动作分类与评估 | 第21-32页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 人体动作分类问题的形式化定义 | 第21-22页 |
| 3.3 基于GRU神经网络的人体动作分类 | 第22-28页 |
| 3.3.1 GRU神经网络简介 | 第23-26页 |
| 3.3.2 基于GRU的双向循环神经网络的人体动作分类模型 | 第26-28页 |
| 3.4 人体动作GRU分类模型的改进 | 第28-31页 |
| 3.4.1 原有方案的处理过程 | 第28-29页 |
| 3.4.2 GRU分类模型的改进措施 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于捕获数据的人体动作分割 | 第32-43页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 人体动作分割问题的形式化定义 | 第32-34页 |
| 4.3 基于窗口的人体动作分割 | 第34-37页 |
| 4.3.1 朴素滑动窗口分割模型 | 第34-35页 |
| 4.3.2 改进的滑动窗口分割模型 | 第35-36页 |
| 4.3.3 建议窗口分割模型 | 第36-37页 |
| 4.4 基于CTC的人体动作分割 | 第37-41页 |
| 4.4.1 CTC简介 | 第38-40页 |
| 4.4.2 基于CTC的人体动作分割模型 | 第40-41页 |
| 4.4.3 CTC分割模型实现 | 第41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 实验过程与结果分析 | 第43-59页 |
| 5.1 引言 | 第43页 |
| 5.2 实验数据 | 第43-45页 |
| 5.3 实验环境与实验框架 | 第45-46页 |
| 5.4 基于GRU的人体动作分类实验 | 第46-50页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第47页 |
| 5.4.2 参数设置与模型优化 | 第47-48页 |
| 5.4.3 实验结果及分析 | 第48-50页 |
| 5.5 基于深度学习的人体动作分割实验 | 第50-56页 |
| 5.5.1 实验设计 | 第50页 |
| 5.5.2 实验结果及分析 | 第50-56页 |
| 5.6 工作不足和未来展望 | 第56-57页 |
| 5.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |