| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 视觉理解概述 | 第14-21页 |
| 1.2.1 图像情感识别概述 | 第15-17页 |
| 1.2.2 视频行为定位概述 | 第17-19页 |
| 1.2.3 视频密集描述概述 | 第19-21页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第21-23页 |
| 第二章 预备知识 | 第23-46页 |
| 2.1 神经网络的基本模型 | 第23-28页 |
| 2.1.1 基本神经元与神经网络 | 第23-25页 |
| 2.1.2 前馈网络 | 第25-26页 |
| 2.1.3 统一近似定理 | 第26-28页 |
| 2.2 神经网络优化算法 | 第28-34页 |
| 2.2.1 反向传播算法 | 第28-30页 |
| 2.2.2 神经网络优化中的挑战 | 第30-31页 |
| 2.2.3 随机梯度下降 | 第31-33页 |
| 2.2.4 自适应学习率优化算法 | 第33-34页 |
| 2.3 卷积神经网络 | 第34-39页 |
| 2.3.1 卷积操作 | 第35-38页 |
| 2.3.2 池化操作 | 第38-39页 |
| 2.4 循环神经网络 | 第39-45页 |
| 2.4.1 多层循环神经网络 | 第41-42页 |
| 2.4.2 双向循环神经网络 | 第42页 |
| 2.4.3 门控类循环神经网络单元 | 第42-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于形容词名词深度耦合网络的图像情感识别 | 第46-68页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 相关工作 | 第47-52页 |
| 3.2.1 基于人工设计特征的图像情感识别 | 第48-50页 |
| 3.2.2 基于深度学习的图像情感识别 | 第50-52页 |
| 3.2.3 图像情感标签分布学习 | 第52页 |
| 3.3 基于形容词名词深度耦合的图像情感分类 | 第52-60页 |
| 3.3.1 学习图像情感的中层表征 | 第53-54页 |
| 3.3.2 基于修正的Kullback-Leibler散度的情感迁移学习 | 第54-56页 |
| 3.3.3 图像情感分析 | 第56-58页 |
| 3.3.4 模型讨论 | 第58-59页 |
| 3.3.5 模型变体设计 | 第59-60页 |
| 3.4 实验对比与分析 | 第60-67页 |
| 3.4.1 基准数据集 | 第60-62页 |
| 3.4.2 实验配置 | 第62-63页 |
| 3.4.3 实验量化分析 | 第63-65页 |
| 3.4.4 可视化分析 | 第65-66页 |
| 3.4.5 图像情感预测示例 | 第66-67页 |
| 3.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 双向视频行为定位 | 第68-83页 |
| 4.1 前言 | 第68-69页 |
| 4.2 相关工作 | 第69-72页 |
| 4.2.1 时序行为定位 | 第69-71页 |
| 4.2.2 时序行为检测 | 第71页 |
| 4.2.3 空域行为检测 | 第71-72页 |
| 4.2.4 时空行为检测 | 第72页 |
| 4.3 双向融合的时序行为定位 | 第72-78页 |
| 4.3.1 单流时序行为定位 | 第73-76页 |
| 4.3.2 双向时序行为定位 | 第76-78页 |
| 4.4 实验对比与分析 | 第78-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 基于双向注意力和上下文门控机制的视频密集描述技术 | 第83-106页 |
| 5.1 前言 | 第83-84页 |
| 5.2 相关工作 | 第84-88页 |
| 5.2.1 视频单句描述 | 第85-87页 |
| 5.2.2 视频段落描述 | 第87页 |
| 5.2.3 视频密集描述 | 第87-88页 |
| 5.3 基于双向注意力融合和上下文门控机制的视频密集描述 | 第88-95页 |
| 5.3.1 双向注意力融合机制 | 第90-91页 |
| 5.3.2 上下文门控机制 | 第91-92页 |
| 5.3.3 事件融合机制总结 | 第92页 |
| 5.3.4 联合优化 | 第92-94页 |
| 5.3.5 联合排序 | 第94-95页 |
| 5.4 实验对比与分析 | 第95-101页 |
| 5.4.1 基准数据集 | 第95-96页 |
| 5.4.2 事件定位 | 第96-97页 |
| 5.4.3 视频密集描述 | 第97-101页 |
| 5.5 本章小结 | 第101-106页 |
| 结论 | 第106-109页 |
| 参考文献 | 第109-117页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 附件 | 第119页 |
