视频中人体行为识别的判别稀疏编码方法研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题的背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外行为识别的研究现状 | 第12-18页 |
| ·行为识别的时空方法 | 第13-15页 |
| ·行为识别的序列方法 | 第15-17页 |
| ·行为视频数据库 | 第17-18页 |
| ·现存问题分析 | 第18-19页 |
| ·行为识别研究存在的困难 | 第18页 |
| ·行为识别研究现存的问题 | 第18-19页 |
| ·论文的主要工作与组织结构 | 第19-21页 |
| ·本文主要工作 | 第19-20页 |
| ·本文组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 稀疏编码理论 | 第21-33页 |
| ·国内外稀疏编码研究现状 | 第21-24页 |
| ·信号稀疏编码的理论基础 | 第24-27页 |
| ·信号的线性表示原理 | 第24-25页 |
| ·信号在过完备字典下的稀疏编码原理 | 第25-27页 |
| ·信号的稀疏分解算法 | 第27-29页 |
| ·过完备字典学习 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 视频时空域局部特征提取 | 第33-47页 |
| ·视频特征提取研究现状 | 第33-34页 |
| ·图像局部特征点提取 | 第34-36页 |
| ·时空局部特征点提取 | 第36-39页 |
| ·时空局部特征描述 | 第39-43页 |
| ·实验及结果分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 人体行为识别的判别稀疏编码方法 | 第47-61页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·稀疏判别分析方法 | 第48-52页 |
| ·稀疏编码模型 | 第48-49页 |
| ·稀疏编码模型的字典学习 | 第49-50页 |
| ·线性判别分析 | 第50-52页 |
| ·判别稀疏编码方法 | 第52-56页 |
| ·信号的稀疏表示模型 | 第52-53页 |
| ·判别稀疏编码算法 | 第53-54页 |
| ·在线判别字典学习算法 | 第54-56页 |
| ·实验与结果分析 | 第56-60页 |
| ·SDA方法测试结果 | 第57-59页 |
| ·DSC方法测试结果 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-74页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第74页 |
