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基于视频的人体动作识别关键技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-30页
    1.1 研究背景与意义第12-14页
    1.2 动作识别问题定义与描述第14-16页
    1.3 国内外研究现状第16-24页
        1.3.1 动作表示方法第16-23页
        1.3.2 动作分类方法第23-24页
    1.4 动作识别数据库第24-27页
    1.5 主要研究内容第27-28页
    1.6 论文组织结构第28-30页
第二章 基于有效轨迹和颜色差异特征的动作识别第30-50页
    2.1 引言第30-31页
    2.2 背景知识和相关工作第31-34页
        2.2.1 密集轨迹方法简介第31-33页
        2.2.2 密集轨迹相关改进第33页
        2.2.3 颜色特征相关方法第33-34页
    2.3 有效轨迹提取第34-37页
        2.3.1 运动显著性信息第34-35页
        2.3.2 视觉显著性信息第35-36页
        2.3.3 显著性信息综合第36页
        2.3.4 有效轨迹判定第36-37页
    2.4 颜色差异特征第37-40页
        2.4.1 颜色描述子第38页
        2.4.2 颜色差异特征构造第38-40页
    2.5 实验结果与分析第40-48页
        2.5.1 数据库与实验设置第40-43页
        2.5.2 有效轨迹实验结果第43-44页
        2.5.3 相对颜色特征实验结果第44-48页
    2.6 本章小结第48-50页
第三章 基于时空信息和非负成分表示的动作识别第50-68页
    3.1 引言第50-52页
    3.2 相关工作第52-53页
        3.2.1 时空分布信息利用第52-53页
        3.2.2 中层特征表示第53页
    3.3 时空Fisher向量第53-56页
    3.4 非负成分表示第56-60页
        3.4.1 非负成分表示简介第56页
        3.4.2 时空-非负成分表示第56-57页
        3.4.3 优化求解方法第57-60页
    3.5 实验结果与分析第60-67页
        3.5.1 时空Fisher向量实验结果第62-63页
        3.5.2 时空-非负成分表示实验结果第63-67页
    3.6 本章小结第67-68页
第四章 基于分层字典学习策略的动作识别第68-92页
    4.1 引言第68-69页
    4.2 相关工作第69-70页
    4.3 动作类别聚类第70-72页
    4.4 分层字典学习第72-80页
        4.4.1 类特定字典学习第72-75页
        4.4.2 混合字典学习第75-80页
    4.5 分类方法第80-82页
        4.5.1 分层分类方法第80-81页
        4.5.2 全局分类方法第81-82页
    4.6 实验结果与分析第82-90页
        4.6.1 有效性验证第83-85页
        4.6.2 聚类参数对结果的影响第85-86页
        4.6.3 字典大小对结果的影响第86-88页
        4.6.4 分类方法对结果的影响第88-89页
        4.6.5 与其他文献结果比较第89-90页
    4.7 本章小结第90-92页
第五章 基于迁移学习的动作识别第92-110页
    5.1 引言第92-93页
    5.2 背景知识和相关工作第93-95页
        5.2.1 迁移学习介绍第93-94页
        5.2.2 迁移学习在动作识别方面的应用第94-95页
    5.3 基于非负混合字典的动作表示迁移第95-102页
        5.3.1 方法概述第95-96页
        5.3.2 非负混合字典学习第96-101页
        5.3.3 表示迁移与动作分类第101页
        5.3.4 目标域标注数据不足的处理方法第101-102页
    5.4 实验与结果分析第102-108页
        5.4.1 跨域动作识别结果第103-105页
        5.4.2 目标域标注样本比例对结果的影响第105-106页
        5.4.3 公共字典大小对结果影响第106-107页
        5.4.4 与相关文献结果比较第107-108页
    5.5 本章小结第108-110页
第六章 总结与展望第110-114页
    6.1 本文研究工作总结第110-111页
    6.2 后续研究工作展望第111-114页
致谢第114-116页
参考文献第116-128页
攻读博士学位期间发表的学术论文第128页

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