| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究问题概述 | 第15-18页 |
| 1.2 研究背景及现状 | 第18-23页 |
| 1.2.1 Grassmann流形上的判别学习 | 第18-19页 |
| 1.2.2 隐式数据扩增 | 第19页 |
| 1.2.3 人体动作识别 | 第19-22页 |
| 1.2.4 基于Grassmann流形的动作识别 | 第22-23页 |
| 1.3 研究内容 | 第23-24页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第24-25页 |
| 第2章 基于Grassmann流形的人体动作识别 | 第25-43页 |
| 2.1 动作序列的子空间表示 | 第25-30页 |
| 2.1.1 3D骨架特征 | 第25-26页 |
| 2.1.2 线性动态系统建模 | 第26-27页 |
| 2.1.3 子空间实现的线性动态系统 | 第27-28页 |
| 2.1.4 高阶线性子空间 | 第28-30页 |
| 2.2 主姿势与变化的特点 | 第30-31页 |
| 2.3 Grassmann流形上的学习方法 | 第31-42页 |
| 2.3.1 Grassmann流形 | 第32页 |
| 2.3.2 度量方法与核函数 | 第32-34页 |
| 2.3.3 Grassmann流形上的判别学习 | 第34-42页 |
| 2.4 总结 | 第42-43页 |
| 第3章 Grassmann流形上的隐式数据扩增 | 第43-61页 |
| 3.1 隐式数据扩增 | 第43-46页 |
| 3.2 多Grassmann流形 | 第46-47页 |
| 3.3 基于投影映射的隐式数据扩增 | 第47-49页 |
| 3.4 表示先验与贝叶斯方法 | 第49-51页 |
| 3.5 实验分析 | 第51-60页 |
| 3.5.1 活动识别:KARD数据集 | 第52-53页 |
| 3.5.2 动作识别:MSRAction数据集 | 第53-56页 |
| 3.5.3 低延迟的动作识别:UCFKinect数据集 | 第56-57页 |
| 3.5.4 多视角动作识别:UTKinect数据集 | 第57-58页 |
| 3.5.5 附加噪声动作识别 | 第58-60页 |
| 3.6 总结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于Grassmann核方法的隐式数据扩增 | 第61-80页 |
| 4.1 基于核方法的隐式数据扩增 | 第61-63页 |
| 4.1.1 对偶优化 | 第61-62页 |
| 4.1.2 扰动核函数 | 第62-63页 |
| 4.2 对Grassmann核函数的扩展 | 第63-64页 |
| 4.2.1 投影核函数 | 第63-64页 |
| 4.2.2 切丛核函数 | 第64页 |
| 4.3 子空间扰动与扰动核函数 | 第64-74页 |
| 4.3.1 伪高斯扰动 | 第65-70页 |
| 4.3.2 伪高斯扰动与数据中的高斯噪声 | 第70-72页 |
| 4.3.3 狄利克雷扰动 | 第72-73页 |
| 4.3.4 狄利克雷扰动与数据中的表示不确定性 | 第73页 |
| 4.3.5 核函数小结与讨论 | 第73-74页 |
| 4.4 实验分析 | 第74-79页 |
| 4.4.1 活动识别:KARD数据集 | 第75页 |
| 4.4.2 手势识别:CGD数据集 | 第75-76页 |
| 4.4.3 低延迟的动作识别:UCFKinect数据集 | 第76-77页 |
| 4.4.4 附加噪声动作识别 | 第77页 |
| 4.4.5 实验结果分析 | 第77-79页 |
| 4.5 总结 | 第79-80页 |
| 第5章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 5.1 总结 | 第80-81页 |
| 5.2 工作展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第91页 |
