基于光流特征的卷积神经网络行为识别研究



基于光流特征的卷积神经网络行为识别研究

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基于光流特征的卷积神经网络行为识别研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-5页
第一章绪论	第8-16页
1.1 研究背景和意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-11页
1.3 研究的难点	第11-13页
1.4 本文的主要内容和结构安排	第13-16页
第二章行为识别的主要方法及相关理论	第16-34页
2.1 视频特征提取	第17-26页
2.1.1 全局表示	第18-19页
2.1.2 局部表示	第19-22页
2.1.3 卷积神经网络	第22-26页
2.2 行为识别与分类	第26-27页
2.2.1 直接分类	第26页
2.2.2 状态空间模型	第26-27页
2.3 行为识别相关数据集	第27-28页
2.4 本文行为识别框架	第28-32页
2.5 本章小结	第32-34页
第三章传统方法求解光流场基础上的行为识别	第34-42页
3.1 传统光流场求解算法	第34-36页
3.1.1 亮度恒定假设	第34页
3.1.2 梯度恒定假设	第34-35页
3.1.3 平滑性约束	第35-36页
3.2 光流场估计结果与分析	第36-39页
3.3 行为识别流程	第39-40页
3.4 行为识别结果与分析	第40页
3.5 本章小结	第40-42页
第四章卷积神经网络求解光流场基础上的行为识别	第42-54页
4.1 卷积神经网络光流场求解算法	第42-46页
4.2 光流估计结果与分析	第46-48页
4.3 行为识别流程	第48-49页
4.4 行为识别结果与分析	第49-51页
4.5 本章小结	第51-54页
第五章总结与展望	第54-56页
5.1 总结	第54页
5.2 展望	第54-56页
参考文献	第56-62页
攻读硕士学位期间完成的科研成果及参与项目情况	第62-64页
致谢	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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