单目视觉三维重建与行为识别关键技术研究



单目视觉三维重建与行为识别关键技术研究

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单目视觉三维重建与行为识别关键技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
1 绪论	第15-33页
1.1 研究背景与意义	第15-18页
1.2 研究课题的内在联系	第18-20页
1.3 国内外研究现状与发展动态	第20-29页
1.3.1 单目图像深度估计	第21-23页
1.3.2 单目视频铰接轨迹三维重建	第23-25页
1.3.3 人体骨架视频行为识别(分类、检测)	第25-27页
1.3.4 深度学习在计算机视觉领域重要工作	第27-29页
1.4 主要贡献与组织结构	第29-33页
1.4.1 本文贡献	第29-31页
1.4.2 本文的组织结构	第31-33页
2 基于超像素深度回归与层次条件随机场的单目深度图估计	第33-53页
2.1 引言	第33-35页
2.2 相关工作	第35-36页
2.3 算法基本框架	第36页
2.4 超像素的CNN深度回归	第36-39页
2.4.1 超像素分割	第36-37页
2.4.2 多尺度网络回归	第37-39页
2.5 层次条件随机场平滑	第39-42页
2.5.1 层次条件随机场定义	第40-42页
2.5.2 最大后验推理的闭式解	第42页
2.6 实验结果及分析	第42-51页
2.6.1 实验结果	第42-47页
2.6.2 实验分析	第47-51页
2.7 本章小节	第51-53页
3 基于全卷积神经网络和软权重归并的单目深度图估计	第53-71页
3.1 引言	第53-54页
3.2 相关工作	第54页
3.3 算法基本框架	第54-56页
3.4 全卷积层次融合膨胀网络结构设计	第56-59页
3.5 深度值离散量化与软权重归并	第59-60页
3.6 实验结果及分析	第60-69页
3.6.1 实验结果	第60-63页
3.6.2 实验分析	第63-69页
3.7 本章小节	第69-71页
4 单目铰接轨迹三维重建的鲁棒松弛算法	第71-87页
4.1 引言	第71-73页
4.2 相关工作	第73页
4.3 问题描述	第73-75页
4.4 广义平滑性假设	第75-78页
4.4.1 平滑假设条件下的一般性轨迹重建	第76-77页
4.4.2 平滑假设条件下的铰接轨迹重建的动态规划解法	第77-78页
4.5 平滑假设条件下的铰接轨迹重建的鲁棒松弛算法	第78-82页
4.5.1 目标函数的松弛	第78-79页
4.5.2 初始值的选择	第79-80页
4.5.3 松弛系数估计	第80-81页
4.5.4 算法流程	第81-82页
4.6 实验结果及分析	第82-85页
4.6.1 CMU运动捕捉数据集	第82-83页
4.6.2 重建误差分析	第83-84页
4.6.3 松弛系数的估计	第84-85页
4.7 本章小节	第85-87页
5 基于骨架纹理图映射的人体行为分类	第87-103页
5.1 引言	第87-89页
5.1.1 相关工作	第88页
5.1.2 研究动机与创新点	第88-89页
5.2 算法基本框架	第89-90页
5.3 平移-尺度不变性骨架视频纹理图映射	第90-92页
5.4 多尺度膨胀残差卷积分类网络	第92页
5.5 骨架纹理图增广方法	第92-95页
5.5.1 坐标旋转增广	第93-94页
5.5.2 高斯噪声增广	第94页
5.5.3 视频裁剪增广	第94-95页
5.6 实验结果及分析	第95-101页
5.6.1 实验结果	第95-99页
5.6.2 实验分析	第99-101页
5.7 本章小结	第101-103页
6 基于骨架纹理图映射的人体行为检测	第103-117页
6.1 引言	第103页
6.2 相关工作	第103-104页
6.3 算法基本框架	第104-105页
6.4 基于SSD算法的骨架框检测器	第105-107页
6.4.1 检测器网络结构	第105-107页
6.4.2 损失函数	第107页
6.5 基于Faster-RCNN算法的骨架框检测器	第107-110页
6.5.1 检测器网络结构	第108-109页
6.5.2 损失函数	第109-110页
6.6 一维滑动窗口与窗口结果融合	第110页
6.7 实验结果及分析	第110-116页
6.7.1 实验结果	第110-112页
6.7.2 实验分析	第112-116页
6.8 本章小结	第116-117页
7 总结与展望	第117-121页
7.1 工作总结	第117-119页
7.2 未来展望	第119-121页
参考女献	第121-135页
攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况	第135-139页
致谢	第139-141页
附录A 网络中间层及经典网络结构补充	第141-145页

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