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视频中人体行为预测的方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-16页
        1.2.1 国外研究现状第13-15页
        1.2.2 国内研究现状第15-16页
    1.3 本文研究工作第16-17页
    1.4 本文组织结构第17-19页
第2章 相关研究第19-29页
    2.1 行为特征提取方法第19-23页
        2.1.1 静态特征第20-21页
        2.1.2 动态特征第21页
        2.1.3 时空特征第21-22页
        2.1.4 描述性特征第22-23页
    2.2 行为模型与分类方法第23-24页
        2.2.1 模板匹配方法第23页
        2.2.2 判别式方法第23-24页
        2.2.3 状态空间方法第24页
    2.3 模型评估与选择第24-28页
        2.3.1 评估方法第24-27页
        2.3.2 性能度量第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 基于稀疏编码和滑动窗口的预测算法第29-50页
    3.1 稀疏表示分类算法第30-31页
    3.2 概率预测模型第31-41页
        3.2.1 建立概率预测模型第31-34页
        3.2.2 视频表示模型第34-36页
        3.2.3 基于稀疏编码和滑动窗口的相似度算法第36-41页
    3.3 实验及分析第41-49页
        3.3.1 实验数据集第41-42页
        3.3.2 实验结果分析第42-49页
    3.4 本章小节第49-50页
第4章 前向预测算法第50-63页
    4.1 特征优化算法第51-56页
        4.1.1 问题分析第51-52页
        4.1.2 特征优化算法第52-56页
    4.2 误差逆传播算法第56-59页
    4.3 实验及其结果分析第59-62页
    4.4 本章小节第62-63页
结论第63-66页
参考文献第66-72页
附录A 攻读硕士学位期间所参与的项目第72-73页
致谢第73页

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