基于时空方向能量特征的行为识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·选题的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·行为识别国内外研究现状及存在的问题 | 第12-14页 |
| ·本文的研究内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 传统行为识别方法介绍 | 第16-26页 |
| ·单层法 | 第17-23页 |
| ·时空法 | 第18-22页 |
| ·序列法 | 第22-23页 |
| ·分层法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 稀疏局部时空特征点提取 | 第26-35页 |
| ·Harris角点检测 | 第26-27页 |
| ·3D-Harris时空特征点提取 | 第27-29页 |
| ·Dollar时空特征点提取 | 第29-33页 |
| ·Dollar 时空特征点检测子简介 | 第29-30页 |
| ·Dollar时空特征点提取效果 | 第30-32页 |
| ·基于二维Gabor滤波的Dollar特征值提取 | 第32-33页 |
| ·三种提取方法结果对比 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 局部时空方向能量 | 第35-44页 |
| ·局部时空方向能量 | 第35-38页 |
| ·导向滤波器 | 第35-37页 |
| ·独立导向滤波器 | 第37-38页 |
| ·局部时空方向能量 | 第38-41页 |
| ·局部时空方向能量实现方法 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 局部时空方向能量特征描述 | 第44-53页 |
| ·SIFT和3D-SIFT特征描述子构造方法 | 第44-46页 |
| ·基于时空方向能量的特征描述子 | 第46-51页 |
| ·时空方向能量特征描述子生成步骤 | 第46-47页 |
| ·时空方向能量特征描述子生成实验 | 第47-49页 |
| ·随机映射 | 第49-51页 |
| ·常见描述子对比 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 行为的分类和识别 | 第53-64页 |
| ·词袋法表述 | 第53-56页 |
| ·K-均值聚类 | 第53-54页 |
| ·词袋法 | 第54-56页 |
| ·支撑矢量机分类方法 | 第56-58页 |
| ·行为识别结果及分析 | 第58-63页 |
| ·基于统计直方图的分类方法 | 第60页 |
| ·SVM分类结果 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 结束语 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
