| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 人体动作识别的研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 人体动作识别的主要方法 | 第9-12页 |
| 1.2.1 动作特征的提取 | 第10-11页 |
| 1.2.2 动作识别与分类 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第12-15页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关工作 | 第15-20页 |
| 2.1 传统的人体动作识别的相关研究 | 第15-16页 |
| 2.2 基于跨域学习算法的人体动作识别的相关研究 | 第16-18页 |
| 2.3 基于双链网络的人体动作识别的相关研究 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 多视角多模态的人体动作数据集的构建与性能评估 | 第20-35页 |
| 3.1 现存的人体动作数据集 | 第20-22页 |
| 3.1.1 单视角动作数据集 | 第20-21页 |
| 3.1.2 多视角动作数据集 | 第21-22页 |
| 3.2 MMA人体动作数据集 | 第22-24页 |
| 3.2.1 MMA数据集的介绍 | 第22-24页 |
| 3.2.2 与相关数据集的比较 | 第24页 |
| 3.3 MMA数据集在不同任务上的实验评估 | 第24-32页 |
| 3.3.1 视觉特征表示 | 第25页 |
| 3.3.2 单视角学习 | 第25-27页 |
| 3.3.3 跨视角学习 | 第27-30页 |
| 3.3.4 多任务学习 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-35页 |
| 第四章 基于特征学习和跨域学习的开放域动作识别的探讨 | 第35-51页 |
| 4.1 开放域动作识别数据集 | 第35-37页 |
| 4.1.1 ODAR数据集的详细介绍 | 第35-37页 |
| 4.1.2 MMA数据集与ODAR数据集的对比 | 第37页 |
| 4.2 开放域动作识别的特征学习 | 第37-39页 |
| 4.2.1 实验设置 | 第37页 |
| 4.2.2 实验结果与性能分析 | 第37-39页 |
| 4.3 无监督跨域学习算法 | 第39-44页 |
| 4.3.1 无监督跨域学习算法的详细介绍 | 第39-42页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第42页 |
| 4.3.3 实验结果与性能分析 | 第42-44页 |
| 4.4 有监督跨域学习算法 | 第44-49页 |
| 4.4.1 有监督跨域学习算法的详细介绍 | 第44-46页 |
| 4.4.2 实验设置 | 第46页 |
| 4.4.3 实验结果与性能分析 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于双链融合网络的跨域动作识别算法 | 第51-59页 |
| 5.1 基于深度学习的跨域学习算法的相关介绍 | 第51-52页 |
| 5.2 双链融合网络的详细介绍 | 第52-55页 |
| 5.2.1 成对样本的生成 | 第53页 |
| 5.2.2 双链融合网络的结构 | 第53页 |
| 5.2.3 双链融合网络的Loss函数 | 第53-55页 |
| 5.3 实验设置 | 第55-56页 |
| 5.4 实验结果与性能分析 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-70页 |
| 发表论文和科研情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |