| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-11页 |
| 插图索引 | 第11-13页 |
| 表格索引 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 图像特征 | 第15-16页 |
| 1.2.2 视频特征 | 第16-17页 |
| 1.2.3 无监督特征学习 | 第17-18页 |
| 1.3 本文创新工作 | 第18-19页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 基础理论介绍 | 第20-27页 |
| 2.1 图像特征提取 | 第20-23页 |
| 2.1.1 颜色特征 | 第20页 |
| 2.1.2 纹理特征 | 第20-21页 |
| 2.1.3 局部描述子 | 第21-23页 |
| 2.2 视频空时特征提取 | 第23-24页 |
| 2.3 词袋模型 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 深度学习理论研究 | 第27-41页 |
| 3.1 神经网络 | 第28-32页 |
| 3.1.1 神经元 | 第28-29页 |
| 3.1.2 神经网络模型 | 第29-30页 |
| 3.1.3 反向传播算法 | 第30-32页 |
| 3.2 自动编码器 | 第32-34页 |
| 3.3 深度信念网络 | 第34-36页 |
| 3.3.1 限制玻尔兹曼机 | 第34-36页 |
| 3.3.2 深度信念网络训练 | 第36页 |
| 3.4 卷积神经网络 | 第36-39页 |
| 3.4.1 卷积神经网络的特点 | 第37-38页 |
| 3.4.2 卷积神经网络的结构 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于稀疏编码和多核学习的图像分类算法 | 第41-54页 |
| 4.1 算法框架 | 第41-42页 |
| 4.2 稀疏编码与图像稀疏表示 | 第42-44页 |
| 4.3 基于多特征融合的多核学习模型 | 第44-45页 |
| 4.4 实验设计和结果 | 第45-53页 |
| 4.4.1 实验参数设置 | 第45-46页 |
| 4.4.2 核函数选择 | 第46-47页 |
| 4.4.3 Scene-15 数据库 | 第47-49页 |
| 4.4.4 Caltech-101 数据库 | 第49-51页 |
| 4.4.5 Caltech-256 数据库 | 第51-52页 |
| 4.4.6 UIUC-Sports 数据库 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于马尔科夫深度信念网络的无监督特征学习算法 | 第54-66页 |
| 5.1 算法整体架构 | 第55页 |
| 5.2 图像预处理 | 第55-57页 |
| 5.3 Block Restricted Boltzmann Machine | 第57-59页 |
| 5.4 马尔科夫深度信念网络 | 第59-61页 |
| 5.5 实验设计与结果 | 第61-64页 |
| 5.5.1 实验参数设置 | 第61页 |
| 5.5.2 图像特征学习 | 第61-63页 |
| 5.5.3 Caltech-101 数据库 | 第63-64页 |
| 5.5.4 Caltech-256 数据库 | 第64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 基于多模态深度学习的暴力视频检测 | 第66-80页 |
| 6.1 暴力视频检测简介 | 第66-67页 |
| 6.2 领域内相关工作 | 第67-68页 |
| 6.3 多模态深度学习模型 | 第68-73页 |
| 6.3.1 Gated Restricted Boltzmann Machine | 第68-69页 |
| 6.3.2 Multi-Channel Boltzmann Machine | 第69-71页 |
| 6.3.3 多模态深度学习架构 | 第71-73页 |
| 6.4 实验设计与结果 | 第73-79页 |
| 6.4.1 暴力视频库 | 第73-74页 |
| 6.4.2 实验参数设置 | 第74-75页 |
| 6.4.3 多模态深度学习模型实验结果 | 第75-76页 |
| 6.4.4 与现有方法的对比实验 | 第76-78页 |
| 6.4.5 Hockey Violence 数据库 | 第78-79页 |
| 6.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 全文总结 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第90-91页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第91-93页 |
