| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| ·课题背景 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15页 |
| ·人体动作识别问题定义和描述 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-18页 |
| ·结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 相关工作介绍 | 第20-40页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-28页 |
| ·动作描述方法 | 第20-26页 |
| ·动作分类方法 | 第26-28页 |
| ·视觉词袋模型 | 第28-32页 |
| ·视觉词袋模型的基本实现 | 第29-31页 |
| ·视觉词袋模型的改进 | 第31-32页 |
| ·支持向量机模型 | 第32-34页 |
| ·常用数据库 | 第34-40页 |
| 第3章 基于近语义视觉词典学习的人体动作识别和视频分类方法的研究 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40-42页 |
| ·已有研究介绍 | 第42-43页 |
| ·近语义视觉词典生成算法 | 第43-46页 |
| ·视觉单词的语义分析 | 第43-44页 |
| ·视觉单词的语义学习 | 第44-46页 |
| ·实验结果 | 第46-50页 |
| ·实验设计 | 第46-47页 |
| ·客观评测 | 第47页 |
| ·动作数据库上的结果分析与比较 | 第47-50页 |
| ·TRECVID数据库上的结果分析与比较 | 第50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第4章 基于跨视角视觉词典学习的人体动作识别方法 | 第52-68页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·已有研究介绍 | 第52-54页 |
| ·跨视角人体动作识别算法 | 第54-55页 |
| ·跨视角视觉词典学习算法 | 第55-62页 |
| ·异源视觉单词的局部共生频率统计 | 第56-58页 |
| ·多源近邻语义相似约束传播 | 第58-60页 |
| ·多源视觉单词协同语义学习 | 第60-62页 |
| ·实验结果 | 第62-66页 |
| ·实验设计 | 第62页 |
| ·实验测评 | 第62页 |
| ·结果分析与比较 | 第62-66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 第5章 基于空间时序隐马尔科夫模型的人体动作识别 | 第68-80页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·动作识别算法概述 | 第69-71页 |
| ·关节点的空间时序信息 | 第69-70页 |
| ·基于空间时序隐马尔科夫模型的识别算法 | 第70页 |
| ·特征处理过程 | 第70-71页 |
| ·动作分类器设计 | 第71-76页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第71-72页 |
| ·空间时序隐马尔科夫模型 | 第72-74页 |
| ·一种新的前向算法 | 第74-75页 |
| ·空间时序隐马尔科夫模型训练 | 第75-76页 |
| ·实验结果 | 第76-78页 |
| ·小结 | 第78-80页 |
| 第6章 结论和展望 | 第80-82页 |
| ·工作总结 | 第80-81页 |
| ·未来工作展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第92页 |