基于图卷积神经网络的人体动作识别研究



基于图卷积神经网络的人体动作识别研究

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基于图卷积神经网络的人体动作识别研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-8页
缩略语	第13-14页
第一章绪论	第14-26页
1.1 研究背景及意义	第14-15页
1.2 骨架动作识别研究进展及挑战	第15-20页
1.2.1 骨架动作识别的研究基础	第15-16页
1.2.2 传统的骨架动作识别方法	第16-17页
1.2.3 基于深度学习的骨架动作识别	第17-19页
1.2.4 骨架动作识别研究中的挑战	第19-20页
1.3 本文使用的动作识别数据库	第20-23页
1.3.1 中小规模动作识别数据库	第20-22页
1.3.2 大规模动作识别数据库	第22-23页
1.4 本文的研究工作和章节安排	第23-26页
1.4.1 本文的研究工作	第23-24页
1.4.2 本文的章节安排	第24-26页
第二章基于动作关注图神经网络的动作识别	第26-46页
2.1 引言	第26-27页
2.2 预备知识	第27-29页
2.3 动作关注图神经网络	第29-35页
2.3.1 网络结构概述	第29-30页
2.3.2 深度谱图特征学习	第30-31页
2.3.3 显著动作单元检测	第31-33页
2.3.4 时序动态信息建模	第33-34页
2.3.5 模型训练过程	第34-35页
2.4 实验	第35-45页
2.4.1 实施细节	第35-36页
2.4.2 与最新方法比较	第36-39页
2.4.3 混淆矩阵分析	第39-44页
2.4.4 动作单元可视化	第44页
2.4.5 网络模块调整	第44-45页
2.5 本章小结	第45-46页
第三章基于空时图卷积模型的动作识别	第46-58页
3.1 引言	第46-47页
3.2 空时图卷积模型	第47-52页
3.2.1 多尺度图卷积核	第47-48页
3.2.2 空时图卷积	第48-49页
3.2.3 频域分析	第49页
3.2.4 稳定性分析	第49-52页
3.2.5 深度网络堆积	第52页
3.3 实验	第52-56页
3.3.1 实施细节	第52-53页
3.3.2 卷积核大小选择	第53-54页
3.3.3 模型结构分析	第54页
3.3.4 与最新方法比较	第54-56页
3.4 本章小结	第56-58页
第四章基于非线性空时图卷积模型的动作识别	第58-68页
4.1 引言	第58-59页
4.2 非线性空时图卷积模型	第59-63页
4.2.1 基于LSTM的空时图卷积模型	第59-60页
4.2.2 基于GRU的空时图卷积模型	第60-61页
4.2.3 深度网络堆积	第61-63页
4.3 实验	第63-67页
4.3.1 实施细节	第64页
4.3.2 模型结构分析	第64-65页
4.3.3 三种系列模型比较	第65-67页
4.3.4 与最新方法比较	第67页
4.4 本章小结	第67-68页
第五章总结与展望	第68-70页
5.1 本文工作总结	第68-69页
5.2 未来研究展望	第69-70页
致谢	第70-72页
参考文献	第72-80页
攻读硕士学位期间发表论文及参与项目情况	第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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