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基于序列化卷积神经网络的行为识别研究与实现
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第12-17页
    1.1 研究背景与意义第12页
    1.2 行为识别技术的发展第12-14页
        1.2.1 底层特征第12-13页
        1.2.2 中层和高层表示第13页
        1.2.3 基于深度学习的行为识别技术第13-14页
    1.3 行为识别技术的难点第14-15页
    1.4 本文的主要工作第15页
    1.5 本文的结构安排第15-17页
第二章 理论基础和相关技术第17-32页
    2.1 神经网络基础第17-21页
        2.1.1 前向神经网络结构第17-19页
        2.1.2 梯度下降算法第19-20页
        2.1.3 误差反向传播算法第20-21页
    2.2 卷积神经网络的组成第21-29页
        2.2.1 2D卷积层第22-23页
        2.2.2 3D卷积层第23页
        2.2.3 池化层第23-24页
        2.2.4 全连接层第24页
        2.2.5 loss function第24-25页
        2.2.6 分类层第25-26页
        2.2.7 激活函数第26-28页
        2.2.8 卷积神经网络整体架构第28-29页
    2.3 稠密光流第29-30页
    2.4 原始的 3D-CNN结构解析第30-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第三章 Super 3D-CNN卷积神经网络第32-52页
    3.1 基于原始的 3D CNN神经网络的改进第32-33页
    3.2 Super 3D-CNN整体结构第33-35页
    3.3 基于卷积层的改进第35-36页
    3.4 基于下采样层的改进第36-38页
    3.5 基于激活函数的改进第38页
    3.6 基于输入信息的改进第38-40页
    3.7 3D时空金字塔模型第40-41页
    3.8 Super 3D-CNN网络的训练与实验分析第41-51页
        3.8.1 视频数据库与预处理第41-43页
        3.8.2 Super 3D-CNN网络模型的训练与实验分析第43-51页
    3.9 本章小结第51-52页
第四章 多任务递归卷积神经网络第52-66页
    4.1 多任务递归卷积神经网络模型第52-60页
        4.1.1 VGG网络网络模型详解第52-54页
        4.1.2 多任务递归卷积神经网络模型详解第54-60页
    4.2 网络的训练与结果分析第60-65页
        4.2.1 视频数据库与预处理第60页
        4.2.2 网络的学习率第60-61页
        4.2.3 网络的训练分析第61-62页
        4.2.4 网络模型的可视化分析第62-63页
        4.2.5 对Hollywood2数据的特征进行可视化第63页
        4.2.6 与同类方法对比第63-64页
        4.2.7 多任务递归卷积神经网络的特点第64-65页
    4.3 本章小结第65-66页
第五章 行为识别系统的设计与实现第66-78页
    5.1 系统的概述第66-67页
    5.2 系统的总体框架第67页
    5.3 系统流程第67-71页
        5.3.1 监控视频流的解析第68-69页
        5.3.2 视频的预处理第69页
        5.3.3 深度神经网络算法第69-70页
        5.3.4 日志管理第70-71页
    5.4 神经网络GPU加速第71-72页
    5.5 系统的在线行为识别流程第72-73页
    5.6 系统界面展示第73-74页
    5.7 系统的测试与分析第74-77页
        5.7.1 自建打架行为数据库第74页
        5.7.2 系统效果展示第74-75页
        5.7.3 系统性能分析第75-76页
        5.7.4 系统的优点与缺点第76-77页
    5.8 本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-79页
    6.1 本文的主要贡献第78页
    6.2 下一步的工作展望第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
攻读硕士期间取得的研究成果第83-84页

 
论文编号BS2504582,这篇论文共84
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