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多人交互行为的分组检测及语义特征提取

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-15页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 研究现状与分析第9-12页
    1.3 研究内容及主要工作第12-13页
    1.4 本文的组织结构第13-15页
第二章 多人交互行为识别的相关技术第15-26页
    2.1 引言第15-16页
    2.2 社会学领域相关技术第16-20页
        2.2.1 社会距离理论第16-18页
        2.2.2 社会力量模型第18-20页
    2.3 语义特征基本概念第20-21页
    2.4 行为识别分类技术第21-25页
        2.4.1 直接分类法第22-23页
        2.4.2 状态空间分类法第23-24页
        2.4.3 结构化机器学习第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第三章 基于Split-Merge策略的人群分组检测方法第26-36页
    3.1 方法框架第27-29页
    3.2 人之间交互关系的量化第29-31页
        3.2.1 社会距离模型量化静态人物第29-30页
        3.2.2 社会力量模型量化动态人物第30-31页
    3.3 基于Split-Merge策略的人群分组第31-33页
    3.4 实验结果与分析第33-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第四章 基于结构化模型和语义特征的多人交互行为识别第36-47页
    4.1 群体行为识别方法的分类第36-37页
    4.2 问题阐述第37页
    4.3 特征提取第37-41页
        4.3.1 人群内部行为特征第38页
        4.3.2 人群内部语义特征第38-40页
        4.3.3 人群之间语义特征第40-41页
    4.4 模型的学习和推断第41-42页
    4.5 实验结果与分析第42-45页
        4.5.1 数据库介绍第42-43页
        4.5.2 群体行为识别结果分析第43-45页
    4.6 本章小结第45-47页
第五章 总结第47-51页
    5.1 论文总结第47-48页
    5.2 工作展望第48-51页
参考文献第51-54页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第54-55页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第55-56页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第56-57页
致谢第57页

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