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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--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
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