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基于时空兴趣点的人体行为识别研究

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基于时空兴趣点的人体行为识别研究
论文目录
 
中文摘要第1-5页
英文摘要第5-11页
1 绪论第11-29页
  1.1 研究背景及意义第11-13页
  1.2 国内外研究现状第13-25页
    1.2.1 人体行为识别问题定义和描述第13-15页
    1.2.2 人体行为识别研究现状第15-25页
  1.3 本文研究内容及主要创新点第25-28页
  1.4 文本的组织结构第28-29页
2 基于局部时空抑制的时空兴趣点检测第29-51页
  2.1 引言第29-30页
  2.2 主要时空兴趣点检测算子第30-36页
    2.2.1 基于时空角点的时空兴趣点检测算子第30-31页
    2.2.2 基于周期信号的时空兴趣点检测算子第31-34页
    2.2.3 基于Hessian矩阵的时空兴趣点检测算子第34-35页
    2.2.4 基于3DSIFT的时空兴趣点检测算子第35-36页
  2.3 基于局部时空抑制的时空兴趣点检测第36-40页
    2.3.1 存在问题分析第36-38页
    2.3.2 基于时空抑制的时空兴趣点检测第38-40页
  2.4 实验结果与分析第40-48页
    2.4.1 人体行为数据库介绍第40-41页
    2.4.2 时空兴趣点优化检测性能实验及分析第41-46页
    2.4.3 基于选择时空兴趣点的人体行为识别测试第46-48页
  2.5 本章小结第48-51页
3 基于时空三维散射变换的局部时空特征提取第51-69页
  3.1 引言第51页
  3.2 相关工作第51-55页
    3.2.1 基于时空金字塔模型的HOG/HOF特征描述算子第51-53页
    3.2.2 HOG3D特征描述算子第53-54页
    3.2.3 MBH描述算子第54-55页
  3.3 基于时空三维散射变换的时空兴趣点描述第55-60页
    3.3.1 图像的散射变换特征描述第56-57页
    3.3.2 基于时空三维散射变换系数的HOG描述算子第57-60页
  3.4 实验结果与分析第60-67页
    3.4.1 数据库简介第60-61页
    3.4.2 基于时空三维散射变换的HOG算子参数评估第61-63页
    3.4.3 局部时空兴趣点特征描述算子对比实验第63-67页
  3.5 本章小结第67-69页
4 基于高斯核分布直方图的局部特征聚合描述特征编码第69-85页
  4.1 引言第69页
  4.2 相关工作第69-72页
    4.2.1 词袋模型编码第70页
    4.2.2 费舍尔向量编码第70-72页
    4.2.3 局部特征聚合描述符编码第72页
  4.3 基于高斯核分布直方图的局部特征聚合描述符的特征编码第72-75页
    4.3.1 存在问题第72-74页
    4.3.2 基于高斯核分布直方图的HOD-VALD编码第74-75页
  4.4 实验与分析第75-82页
    4.4.1 数据集简介第75-77页
    4.4.2 实验相关设置第77-79页
    4.4.3 HOD-VLAD编码参数选择第79-80页
    4.4.4 对比实验及分析第80-82页
  4.5 本章小结第82-85页
5 基于l_1范数误差估计的人体行为识别第85-101页
  5.1 引言第85页
  5.2 相关工作第85-87页
  5.3 基于l_1范数误差估计稀疏编码的人体行为识别第87-91页
    5.3.1 向量范数第87-89页
    5.3.2 基于l_1范数误差估计的人体行为分类算法第89-91页
  5.4 实验与分析第91-99页
    5.4.1 人体行为识别统一框架和流程设置第92-93页
    5.4.2 分类算法性能评估实验及分析第93-95页
    5.4.3 较小行为数据集对比实验及分析第95-98页
    5.4.4 较大行为数据集对比实验及分析第98-99页
  5.5 本章小结第99-101页
6 总结与展望第101-105页
  6.1 本文工作总结第101-103页
  6.2 后续工作展望第103-105页
致谢第105-107页
参考文献第107-121页
附录第121页
A 作者在攻读学位期间发表的论文目录第121页
B 作者在攻读学位期间参与的科研项目第121页

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