基于半监督协同训练和集成学习的人体动作识别研究



基于半监督协同训练和集成学习的人体动作识别研究

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基于半监督协同训练和集成学习的人体动作识别研究

论文目录
摘要	第4-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 课题研究背景及意义	第10-12页
1.1.1 课题研究背景	第10-12页
1.1.2 课题研究意义	第12页
1.2 国内外研究现状	第12-14页
1.3 论文的研究内容与主要工作	第14页
1.4 论文的结构安排	第14-16页
第二章人体动作识别技术概述	第16-27页
2.1 引言	第16页
2.2 人体动作视频关键帧提取	第16-17页
2.3 人体动作视频特征提取与融合	第17-22页
2.3.1 颜色特征	第18-19页
2.3.2 纹理特征	第19-20页
2.3.3 形状特征	第20-21页
2.3.4 多尺度LBP特征	第21-22页
2.3.5 多特征融合	第22页
2.4 人体动作识别方法	第22-25页
2.4.1 基于形状模板的方法	第23-24页
2.4.2 基于概率统计的方法	第24-25页
2.4.3 基于语法的方法	第25页
2.5 人体动作识别技术研究难点	第25-26页
2.6 本章小结	第26-27页
第三章基于混合式协同训练的人体动作识别方法	第27-39页
3.1 概述	第27页
3.2 传统协同训练算法的分析	第27-29页
3.3 混合式协同训练的人体动作识别算法	第29-32页
3.2.1 基分类器的构造	第29-30页
3.2.2 混合式协同训练算法Co-KNN-SVM	第30-32页
3.2.3 KNN和SVM组合的分类决策	第32页
3.4 实验结果与分析	第32-38页
3.4.0 人体动作数据集	第32-33页
3.4.1 评价标准	第33-34页
3.4.2 实验步骤及方法	第34-35页
3.4.3 实验结果分析与讨论	第35-38页
3.5 本章小结	第38-39页
第四章基于半监督集成学习的人体动作识别方法	第39-52页
4.1 概述	第39页
4.2 集成学习	第39-42页
4.2.1 基分类器的创建	第40页
4.2.2 基分类器的组合	第40-42页
4.3 半监督集成学习算法	第42页
4.4 集成学习与Co-KNN-SVM的结合	第42-47页
4.4.1 基于集成学习与Co-KNN-SVM的结合的ECKS算法	第42-45页
4.4.2 伪标号数据的选择与处理	第45-46页
4.4.3 中间分类器差异性和准确性分析	第46页
4.4.4 集成多个基分类器	第46-47页
4.5 实验结果与分析	第47-50页
4.5.1 实验设置	第47页
4.5.2 实验结果分析与讨论	第47-50页
4.6 本章小结	第50-52页
第五章人体动作识别原型系统的设计与实现	第52-59页
5.1 引言	第52页
5.2 系统的总体设计	第52-53页
5.3 人体动作识别原型系统的实现	第53-58页
5.3.1 系统开发环境	第53-54页
5.3.2 系统实现简介	第54-58页
5.4 本章小结	第58-59页
第六章总结与展望	第59-61页
6.1 工作总结	第59-60页
6.2 工作展望	第60-61页
参考文献	第61-66页
致谢	第66-67页
攻读硕士学位期间已发表的论文	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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