| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 行为识别国内外研究历史与现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 行为表示 | 第13-15页 |
| 1.2.2 行为识别 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第16-18页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 局部时空特征点检测 | 第20-28页 |
| 2.1 2-DHarris角点检测 | 第20-22页 |
| 2.2 3-DHarris兴趣点检测 | 第22-23页 |
| 2.3 多尺度Dollar时空兴趣点检测 | 第23-27页 |
| 2.3.1 多尺度Dollar算子 | 第23-24页 |
| 2.3.2 多尺度Dollar算子参数选择和实验 | 第24-25页 |
| 2.3.3 3-DHarris算子和多尺度Dollar算子效果比较 | 第25-27页 |
| 2.4 本章总结 | 第27-28页 |
| 第三章 局部时空方向能量特征 | 第28-38页 |
| 3.1 可分离导向滤波器 | 第29-34页 |
| 3.1.1 导向滤波器简介 | 第30-31页 |
| 3.1.2 三维时空域导向滤波器 | 第31-34页 |
| 3.2 局部时空方向能量表示 | 第34-37页 |
| 3.2.1 局部能量分解 | 第34-36页 |
| 3.2.2 局部时空方向能量描述子 | 第36-37页 |
| 3.3 本章总结 | 第37-38页 |
| 第四章 行为表示和分类 | 第38-57页 |
| 4.1 行为表示 | 第38-48页 |
| 4.1.1 词袋法和统计直方图 | 第38-41页 |
| 4.1.2 稀疏表达 | 第41-45页 |
| 4.1.2.1 字典学习算法 | 第42-43页 |
| 4.1.2.2 共享字典 | 第43-44页 |
| 4.1.2.3 类专用字典 | 第44页 |
| 4.1.2.4 级联字典 | 第44-45页 |
| 4.1.3 稀疏系数直方图 | 第45-48页 |
| 4.1.4 词袋法和稀疏表达对比实验 | 第48页 |
| 4.2 行为分类 | 第48-56页 |
| 4.2.1 支持向量机 | 第49-55页 |
| 4.2.1.1 线性支持向量机 | 第49-51页 |
| 4.2.1.2 非线性支持向量机 | 第51-53页 |
| 4.2.1.3 SVM的核函数 | 第53-55页 |
| 4.2.2 加性核的SVM | 第55-56页 |
| 4.3 本章总结 | 第56-57页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第57-66页 |
| 5.1 KTH数据库实验结果及分析 | 第57-62页 |
| 5.2 UCF数据库实验结果及分析 | 第62-64页 |
| 5.3 本章总结 | 第64-66页 |
| 第六章 结束语 | 第66-69页 |
| 6.1 总结 | 第66-67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第75-76页 |