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基于HOG/HOF及空—时兴趣点的行为识别方法研究

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基于HOG/HOF及空—时兴趣点的行为识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-13页
  · 研究背景及意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10页
  · 人体行为特征第10-12页
  · 本文结构第12-13页
第2章 HOG与HOF特征提取方法第13-19页
  · HOG特征第13-15页
  · HOF特征第15-18页
  · 本章小结第18-19页
第3章 空-时兴趣点的特征检测与描述算法第19-28页
  · 空-时兴趣点检测器第19-20页
  · 空-时兴趣点特征描述器第20-21页
  · Harris-Corner兴趣点检测第21-23页
  · HOG3D三维梯度方向直方图描述器第23-26页
    · 梯度计算第24页
    · 方向量化第24-26页
    · 直方图的计算第26页
    · 描述符计算第26页
  · 本章小结第26-28页
第4章 基于HOG/HOF全局特征的行为识别方法第28-44页
  · 基于HOG/HOF特征的行为识别方法第28-33页
    · 行为区域检测第28-30页
    · 基于HOG特征、HOF特征和速度特征的联合描述第30页
    · 基于KNN和HMM的行为分类第30-33页
  · 基于HOG/HOF特征的行为识别结果第33-42页
    · 行为区域检测结果第33-35页
    · KNN单帧动作识别结果第35-38页
    · HMM行为序列识别结果第38-42页
  · 本章小结第42-44页
第5章 基于空-时兴趣点HOG3D特征的行为识别方法第44-53页
  · 基于HOG3D特征的行为识别方法第44-48页
    · 基于空-时Harris-Corner3D的兴趣点检测第44-45页
    · 空-时兴趣点的HOG3D描述方法第45-46页
    · 基于K-means的词袋模型建立第46-47页
    · 基于SVM的行为识别第47-48页
  · 基于HOG3D特征的行为识别结果第48-52页
  · 本章小结第52-53页
第6章 总结与展望第53-56页
  · 本文完成的工作第53-54页
  · 进一步的工作和展望第54-56页
参考文献第56-60页
致谢第60 页

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