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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于多姿势的人物识别
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基于多姿势的人物识别
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究的背景和意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 现有技术缺陷和不足第10-11页
    1.4 主要工作和论文结构第11-13页
第二章 人物识别相关知识第13-23页
    2.1 人工神经网络第13-15页
    2.2 多姿势样本库第15-16页
    2.3 多姿势样本提取第16-17页
    2.4 特征提取第17-18页
    2.5 特征分类第18-19页
    2.6 本文总体框架第19-22页
    2.7 总结第22-23页
第三章 多姿势样本提取第23-39页
    3.1 poselets算法第23-24页
    3.2 基于poselets的特定位置人物多姿势提取第24页
    3.3 poselets算法检测人物框第24-25页
    3.4 特定位置头部信息的人物框过滤模型第25页
    3.5 基于二分图最大权值匹配算法(P-BG算法)第25-29页
        3.5.1 筛选结果排序第25-26页
        3.5.2 基于特定位置人物的二分图匹配第26页
        3.5.3 二分图第26页
        3.5.4 P-BG算法实现第26-27页
        3.5.5 P-BG算法实验结果第27-29页
    3.6 基于CNN特征和自然邻居流形排序的姿势提取算法(P-CMR算法)第29-36页
        3.6.1 图像视觉特征提取第30页
        3.6.2 流形排序图像检索算法第30-31页
        3.6.3 自然邻居图第31-32页
        3.6.4 P-CMR算法实现第32-33页
        3.6.5 P-CMR算法实验结果第33-36页
    3.7 特定位置人物姿势提取第36-37页
    3.8 总结第37-39页
第四章 特征提取第39-50页
    4.1 卷积神经网络第40页
    4.2 卷积神经网络结构第40-44页
        4.2.1 卷积第40页
        4.2.2 局部感受野第40-41页
        4.2.3 权值共享第41-42页
        4.2.4 子采样第42页
        4.2.5 卷积神经网络训练过程第42-44页
    4.3 AlexNet网络结构第44页
    4.4 VGGNet网络结构第44-46页
    4.5 姿势特征提取第46-48页
        4.5.1 caffe开源学习框架第46-47页
        4.5.2 CNN模型训练第47-48页
        4.5.3 CNN特征提取第48页
    4.6 实验结果第48-49页
    4.7 总结第49-50页
第五章 基于多姿势特征的人物识别第50-61页
    5.1 支持向量机(SVM)第50-54页
        5.1.1 最优超平面第51页
        5.1.2 间隔最大化第51-53页
        5.1.3 核函数第53-54页
    5.2 多分类线性SVM模型第54-55页
    5.3 稀疏填充第55-56页
    5.4 权重值计算和人物分类第56-57页
    5.5 实验结果第57-60页
        5.5.1 SVM模型实验结果第57-58页
        5.5.2 人物识别实验结果分析与比较第58-60页
    5.6 总结第60-61页
结论第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
个人简历第68-69页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第69页

 
 
论文编号BS4062824,这篇论文共69
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