| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章. 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 人体运动挖掘的综述 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目标和研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章. 相关研究概述 | 第16-25页 |
| 2.1 基于序列的活动发现与挖掘 | 第16页 |
| 2.2 基于主题模型的活动发现与挖掘 | 第16-22页 |
| 2.2.1 LDA简介 | 第16-18页 |
| 2.2.2 日常例行挖掘：活动类型上的主题建模 | 第18-19页 |
| 2.2.3 日常例行挖掘：移动设备位置上的主题建模 | 第19-20页 |
| 2.2.4 视频中的人体运动发现与挖掘 | 第20页 |
| 2.2.5 主题模型在运动发现中的量化分析 | 第20-22页 |
| 2.3 运动识别中的简化标签技术 | 第22-23页 |
| 2.3.1 减少标签：基于半监督学习和主动学习的运动识别 | 第22页 |
| 2.3.2 抽象标签：基于多实例学习的运动识别 | 第22-23页 |
| 2.4 现有技术分析 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章. 活动挖掘算法设计概述 | 第25-29页 |
| 3.1 设计考虑 | 第25页 |
| 3.2 方法概述 | 第25-27页 |
| 3.3 设计要点 | 第27-28页 |
| 3.3.1 活动类型数量与主题数量相分离 | 第27页 |
| 3.3.2 可持续挖掘 | 第27页 |
| 3.3.3 缓解数据失衡 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章. 基于LDA的活动分段 | 第29-36页 |
| 4.1 动作文档的生成 | 第30-31页 |
| 4.2 基于LDA的动作主题建模 | 第31-32页 |
| 4.3 加速度数据分段 | 第32-35页 |
| 4.3.1 动作文档主题分布稳定度 | 第32-33页 |
| 4.3.2 片段分割算法 | 第33-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章. 日常活动聚类 | 第36-44页 |
| 5.1 问题分析与方法概述 | 第36-38页 |
| 5.2 训练样本采样 | 第38-40页 |
| 5.2.1 正例采样 | 第38页 |
| 5.2.2 负例采样 | 第38-40页 |
| 5.3 基于半监督学习的聚类 | 第40-43页 |
| 5.3.1 互学习简介 | 第41-42页 |
| 5.3.2 基于互学习的活动聚类 | 第42-43页 |
| 5.4 后处理 | 第43页 |
| 5.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第6章. 动作特征的设计和选择 | 第44-53页 |
| 6.1 预处理：投影 | 第44-45页 |
| 6.2 时域特征提取 | 第45-46页 |
| 6.3 频域特征提取 | 第46-48页 |
| 6.4 特征表 | 第48-49页 |
| 6.5 特征归一化 | 第49页 |
| 6.6 特征选择 | 第49-51页 |
| 6.6.1 概述 | 第49-50页 |
| 6.6.2 基于信息增益的特征选择 | 第50页 |
| 6.6.3 特征相关性 | 第50-51页 |
| 6.7 本章小结 | 第51-53页 |
| 第7章. 系统设计与实现 | 第53-60页 |
| 7.1 编程平台 | 第53页 |
| 7.2 系统结构设计 | 第53-58页 |
| 7.2.1 系统结构 | 第53-54页 |
| 7.2.2 特征选择子系统 | 第54-55页 |
| 7.2.3 活动模式挖掘子系统 | 第55-56页 |
| 7.2.4 持续挖掘子系统 | 第56-57页 |
| 7.2.5 测试评估子系统 | 第57-58页 |
| 7.3 外部引用库 | 第58-60页 |
| 第8章. 实验设计与分析 | 第60-77页 |
| 8.1 数据集 | 第60-61页 |
| 8.1.1 Ubicomp08数据集 | 第60-61页 |
| 8.1.2 PAMAP2数据集 | 第61页 |
| 8.2 特征选择 | 第61-66页 |
| 8.2.1 Ubicomp08数据集 | 第61-64页 |
| 8.2.2 PAMAP2数据集 | 第64-66页 |
| 8.3 分段性能实验 | 第66-69页 |
| 8.4 活动发现与聚类 | 第69-74页 |
| 8.5 持续挖掘实验 | 第74页 |
| 8.6 活动预测实验 | 第74-75页 |
| 8.7 本章小结 | 第75-77页 |
| 第9章. 结论 | 第77-80页 |
| 9.1 工作成果总结 | 第77-78页 |
| 9.2 工作缺陷总结 | 第78页 |
| 9.3 未来工作展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第84-86页 |