结合全局和局部特征的人体行为识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·选题的依据和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状及发展 | 第11-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构安排 | 第17-20页 |
| 第2章 常用图像特征介绍 | 第20-28页 |
| ·常用图像全局特征 | 第20-24页 |
| ·常用时空局部特征 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 PE-Cuboid 特征提取与描述 | 第28-38页 |
| ·PE 全局特征构造 | 第28-34页 |
| ·构造基于 PCRM 的全局特征描述符 | 第28-31页 |
| ·构造基于 EOH 的全局特征描述符 | 第31-34页 |
| ·局部 Cuboid 特征构造 | 第34-36页 |
| ·PE-Cuboid 特征融合 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 人体行为特征的训练和识别 | 第38-52页 |
| ·特征聚类和字典学习 | 第38-40页 |
| ·特征编码方式 | 第40-43页 |
| ·特征的分类方法 | 第43-45页 |
| ·PE-Cuboid 特征训练识别 | 第45-49页 |
| ·PE-Cuboid 特征聚类学习和分类 | 第45-47页 |
| ·PE-Cuboid 算法描述 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-52页 |
| 第5章 实验结果验证 | 第52-64页 |
| ·常用数据集介绍 | 第52-54页 |
| ·行为数据集识别结果分析与比较 | 第54-57页 |
| ·参数设置对算法性能影响 | 第57-60页 |
| ·码本大小设置 | 第57-58页 |
| ·字典大小设置 | 第58-59页 |
| ·不同特征和机器学习方法组合对识别影响 | 第59-60页 |
| ·各视频数据集识别结果画面展示 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·工作总结 | 第64页 |
| ·工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
