稀疏表示在基于视频的人体动作识别中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-9页 |
| ·基于视频的人体动作识别 | 第7-9页 |
| ·稀疏表示概述 | 第9页 |
| ·人体动作识别的研究现状 | 第9-15页 |
| ·动作表示方法概述 | 第10-12页 |
| ·动作识别方法概述 | 第12-14页 |
| ·人体动作识别面临的挑战 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作和组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 稀疏表示与字典学习基础 | 第16-23页 |
| ·压缩感知与稀疏表示 | 第16-17页 |
| ·稀疏表示的基础理论 | 第17-18页 |
| ·稀疏分解算法 | 第18-20页 |
| ·过完备字典学习 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 动作识别中基于稀疏表示的动作分类算法 | 第23-40页 |
| ·实验框架设计 | 第23-24页 |
| ·局部时空特征计算 | 第24-27页 |
| ·时空兴趣点探测 | 第24-25页 |
| ·局部时空特征 | 第25-27页 |
| ·词袋模型 | 第27-28页 |
| ·基于稀疏表示的动作分类算法 | 第28-35页 |
| ·常用分类方法概述 | 第28-30页 |
| ·基于稀疏表示的分类算法 | 第30-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-39页 |
| ·实验数据库简介 | 第35-36页 |
| ·实验设计 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于稀疏编码的人体动作识别系统 | 第40-49页 |
| ·系统设计 | 第40-41页 |
| ·局部时空特征描述子 | 第41-43页 |
| ·基于稀疏编码的视频特征描述 | 第43页 |
| ·过完备字典的训练 | 第43-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-47页 |
| ·实验设置 | 第45页 |
| ·实验结果 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·论文工作总结 | 第49页 |
| ·未来工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第56页 |
