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基于深度学习机制的人与物体交互活动识别技术
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基于深度学习机制的人与物体交互活动识别技术
论文目录
摘要
第5-7页
Abstract
第7-8页
第1章 绪论
第12-32页
1.1 研究目的和意义
第12-14页
1.2 国内外研究现状及发展趋势
第14-29页
1.2.1 深度学习机制与深度学习模型
第14-20页
1.2.2 人与物体交互活动识别研究
第20-29页
1.3 论文研究内容
第29-31页
1.4 论文结构安排
第31-32页
第2章 基于深度学习机制的人与物体交互活动识别框架
第32-48页
2.1 大脑皮层深度层次感知系统
第32-35页
2.2 深度学习机制
第35-39页
2.3 人与物体交互活动识别框架
第39-45页
2.3.1 图像分割与物体识别
第40-41页
2.3.2 图像物体 3D空间分布重塑
第41-42页
2.3.3 图像视觉结构探测
第42-43页
2.3.4 人与物体交互活动识别
第43-44页
2.3.5 图像主题自动生成
第44-45页
2.4 本章小结
第45-48页
第3章 单目单图物体 3D空间分布重塑
第48-68页
3.1 引言
第48-50页
3.2 静态图像光学成像原理分析
第50-52页
3.3 图像深度参考系模型
第52-55页
3.4 图像物体 3D空间分布重塑算法
第55-58页
3.5 实验与算法分析
第58-66页
3.5.1.实验数据与对比模型
第59-60页
3.5.2.图像深度信息重构评测
第60-64页
3.5.3.图像物体 3D空间分布重塑评测
第64-66页
3.6 本章小结
第66-68页
第4章 图像视觉结构探测
第68-90页
4.1 引言
第68-69页
4.2 图像 3D空间结构模式分析
第69-70页
4.3 基于图像 3D空间结构分析的视觉结构探测模型
第70-80页
4.3.1 视觉结构探测模型表示
第70-73页
4.3.2 视觉结构探测模型推理
第73-74页
4.3.3 视觉结构探测模型学习
第74-80页
4.4 实验与算法分析
第80-88页
4.4.1.实验数据与对比模型
第80-82页
4.4.2.人与物体空间相对位置关系分析评测
第82-85页
4.4.3.视觉结构探测准确性评测
第85-88页
4.5 本章小结
第88-90页
第5章 图像主要人与物体交互活动识别
第90-116页
5.1 引言
第90-91页
5.2 人与物体交互活动识别分析
第91-92页
5.3 基于FTWIM的人与物体交互活动识别模型
第92-105页
5.3.1 基于FTWIM的人与物体交互活动识别模型表示
第92-95页
5.3.2 FTWFLM模型推理
第95-97页
5.3.3 FTWFLM模型学习
第97-102页
5.3.4 Softmax分类器推理
第102-103页
5.3.5 Softmax分类器学习
第103-105页
5.3.6 FTWIM模型整体参数微调
第105页
5.4 实验与算法分析
第105-113页
5.4.1 实验数据与对比模型
第105-107页
5.4.2 人与物体交互活动识别准确率与召回率评测
第107-112页
5.4.3 人与物体交互活动识别错误分析
第112-113页
5.5 本章小结
第113-116页
第6章 图像主题自动生成
第116-134页
6.1 引言
第116-118页
6.2 图像主要语义关系预测模型
第118-122页
6.2.1 图像主要语义关系预测模型表示
第118-120页
6.2.2 图像主要语义关系预测模型推理
第120-121页
6.2.3 图像主要语义关系预测模型学习
第121-122页
6.3 图像主题描述语句自动生成模型
第122-125页
6.4 实验与算法分析
第125-131页
6.4.1 实验数据与对比模型
第126-127页
6.4.2 图像主题理解自动评测
第127-129页
6.4.3 图像主题理解人工评测
第129-131页
6.5 本章小结
第131-134页
结论
第134-136页
参考文献
第136-146页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单
第146-148页
致谢
第148-150页
作者简介
第150页
论文编号
BS2687480
,这篇论文共
150
页
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