| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-35页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 动作识别中的难点及主要问题 | 第15-18页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第18-32页 |
| 1.3.1 动作公共数据库 | 第18-21页 |
| 1.3.2 运动目标检测技术 | 第21-24页 |
| 1.3.3 动作特征提取技术 | 第24-29页 |
| 1.3.4 动作特征理解技术 | 第29-31页 |
| 1.3.5 国内外研究现状浅析 | 第31-32页 |
| 1.4 本文的研究内容及组织结构 | 第32-35页 |
| 第2章 基于运动能量流的人体运动分析 | 第35-55页 |
| 2.1 引言 | 第35页 |
| 2.2 传统HS光流法原理及其缺陷 | 第35-37页 |
| 2.3 运动能量流算法 | 第37-45页 |
| 2.3.1 运动能量地图构建 | 第39-41页 |
| 2.3.2 运动能量流估计 | 第41-44页 |
| 2.3.3 运动能量流重构 | 第44-45页 |
| 2.4 实验分析 | 第45-53页 |
| 2.4.1 运动检测及评估实验 | 第45-50页 |
| 2.4.2 人体动作识别实验 | 第50-53页 |
| 2.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第3章 基于梯度特征转换算法的动作检测及识别 | 第55-77页 |
| 3.1 引言 | 第55-56页 |
| 3.2 梯度特征转换算法 | 第56-63页 |
| 3.2.1 空间梯度特征转换 | 第56-57页 |
| 3.2.2 基于前/后向差分的投影判别法 | 第57-58页 |
| 3.2.3 基于投影判别法的物体区域检测 | 第58-62页 |
| 3.2.4 噪声后处理 | 第62-63页 |
| 3.3 基于数据统计编码的梯度转换特征表征 | 第63-67页 |
| 3.3.1 Interest-HOG及序列融合机制 | 第63-64页 |
| 3.3.2 基于数据解码的动作特征时空表征 | 第64-67页 |
| 3.4 实验分析 | 第67-75页 |
| 3.4.1 动作检测实验 | 第68-71页 |
| 3.4.2 动作识别实验 | 第71-75页 |
| 3.4.3 时空表征算子比较实验 | 第75页 |
| 3.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第4章 基于图像势能差分模板的动作识别 | 第77-96页 |
| 4.1 引言 | 第77-78页 |
| 4.2 传统MHI模板原理及缺陷 | 第78-79页 |
| 4.3 图像势能差分模板 | 第79-83页 |
| 4.3.1 图像势能地图 | 第79-80页 |
| 4.3.2 归一化投影直方图 | 第80-82页 |
| 4.3.3 运动动能速率算子 | 第82-83页 |
| 4.4 图像势能差分模板后处理及分类 | 第83-87页 |
| 4.4.1 图像势能差分模板后处理 | 第83-85页 |
| 4.4.2 时空表征特征分类 | 第85-87页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第87-95页 |
| 4.5.1 KTH评价 | 第87-90页 |
| 4.5.2 UCF Sports评价 | 第90-92页 |
| 4.5.3 UCF101和HMDB评价 | 第92-93页 |
| 4.5.4 参数敏感度评价 | 第93-94页 |
| 4.5.5 动作分类器评价 | 第94-95页 |
| 4.6 本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 基于三通道卷积神经网络的动作识别 | 第96-113页 |
| 5.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.2 二通道卷积神经网络方法及其缺陷 | 第97-99页 |
| 5.3 三通道卷积神经网络 | 第99-106页 |
| 5.3.1 三通道卷积神经网络配置 | 第99-102页 |
| 5.3.2 三通道卷积神经网络参数估计 | 第102-104页 |
| 5.3.3 三通道卷积神经网络数据增强 | 第104-106页 |
| 5.4 基于soft-VLAD的动作分类 | 第106-108页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第108-112页 |
| 5.6 本章小结 | 第112-113页 |
| 第6章 面向应用的动作识别软件设计及算法分析 | 第113-129页 |
| 6.1 引言 | 第113页 |
| 6.2 面向应用的动作识别软件设计 | 第113-120页 |
| 6.2.1 基于Qt Creator的应用软件界面设计 | 第115页 |
| 6.2.2 动作视频控制模块设计 | 第115-116页 |
| 6.2.3 动作特征提取模块设计 | 第116-118页 |
| 6.2.4 动作特征分析模块设计 | 第118-120页 |
| 6.3 面向应用的动作识别算法分析 | 第120-128页 |
| 6.3.1 动作特征提取应用实验结果及分析 | 第120-123页 |
| 6.3.2 动作检测应用实验结果及分析 | 第123-125页 |
| 6.3.3 动作识别应用实验结果及分析 | 第125-128页 |
| 6.4 本章小结 | 第128-129页 |
| 结论与展望 | 第129-131页 |
| 参考文献 | 第131-143页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第143-145页 |
| 致谢 | 第145-146页 |
| 个人简历 | 第146页 |