| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题的提出及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 多光谱下人体行为识别的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 人体行为识别中存在问题 | 第15页 |
| 1.4 本文的研究内容及关键技术 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的组织架构 | 第16-17页 |
| 第二章 人体行为识别关键技术概述 | 第17-28页 |
| 2.1 人体行为识别算法概述 | 第17页 |
| 2.2 特征向量的选择与提取 | 第17-24页 |
| 2.2.1 局部特征向量 | 第18-21页 |
| 2.2.2 全局特征向量 | 第21-24页 |
| 2.2.3 复合特征向量 | 第24页 |
| 2.3 行为识别模型建立 | 第24-26页 |
| 2.4 本文关键算法概述 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 普通光下的人体行为识别 | 第28-34页 |
| 3.1 本章算法流程 | 第28页 |
| 3.2 3DHOG-HOOF 复合特征向量提取 | 第28-33页 |
| 3.2.1 复合特征介绍 | 第28-30页 |
| 3.2.2 复合特征提取 | 第30-32页 |
| 3.2.3 复合特征分析 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 主动红外光下的特征选择与提取 | 第34-41页 |
| 4.1 主动红外下行为识别算法流程 | 第34页 |
| 4.2 主动红外图像的行为识别特征比较与选择 | 第34-35页 |
| 4.3 3DHOG-DFC 复合特征向量提取 | 第35-40页 |
| 4.3.1 复合特征介绍 | 第35-36页 |
| 4.3.2 复合特征提取 | 第36-39页 |
| 4.3.3 复合特征分析 | 第39-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 多光谱下人体行为识别的建模及分类 | 第41-53页 |
| 5.1 本文人体行为建模及分类概述 | 第41-42页 |
| 5.2 词袋模型 | 第42-46页 |
| 5.2.1 词袋模型原理概述 | 第42-43页 |
| 5.2.2 词袋模型在人体行为识别中的应用 | 第43-46页 |
| 5.3 LDA 主题模型 | 第46-48页 |
| 5.3.1 LDA 主题模型原理概述 | 第46-47页 |
| 5.3.2 LDA 模型在人体行为识别中的应用 | 第47-48页 |
| 5.4 基于 D-S 证据理论决策融合的多光谱行为识别模型 | 第48-51页 |
| 5.4.1 融合层次介绍 | 第48-49页 |
| 5.4.2 D-S 证据理论 | 第49-50页 |
| 5.4.3 模型分析与应用 | 第50-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第六章 行为识别系统实现与结果分析 | 第53-61页 |
| 6.1 系统环境介绍 | 第53-54页 |
| 6.2 综合试验与分析 | 第54-60页 |
| 6.2.1 普通光下行为识别分析 | 第55-56页 |
| 6.2.2 主动红外光照下行为识别分析 | 第56-58页 |
| 6.2.3 多光谱下行为识别分析 | 第58-60页 |
| 6.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论和展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |