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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--受控环境下灵长类动物行为模式分析与识别
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受控环境下灵长类动物行为模式分析与识别
 
     论文目录
 
摘要第4-7页
ABSTRACT第7-9页
缩略语表第10-15页
第1章 绪论第15-29页
    1.1 研究背景和意义第15-17页
    1.2 应用场景介绍第17-19页
    1.3 问题描述第19-23页
        1.3.1 对称模式检测第19-20页
        1.3.2 行为模式聚类第20-21页
        1.3.3 模式轨迹跟踪第21-22页
        1.3.4 模式度量学习第22页
        1.3.5 模式特征融合第22-23页
    1.4 主要研究内容及结构安排第23-25页
        1.4.1 主要研究内容第23-24页
        1.4.2 结构安排第24-25页
    参考文献第25-29页
第2章 基于局部兴趣点的自适应对称模式检测第29-45页
    2.1 引言第29-30页
    2.2 研究现状第30-31页
    2.3 基于局部兴趣点的自适应对称模式检测第31-34页
        2.3.1 特征点检测第31-33页
        2.3.2 特征匹配和过滤第33-34页
        2.3.3 Hough空间投票第34页
    2.4 实验结果与分析第34-41页
        2.4.1 灵长类动物监控数据集第34-37页
        2.4.2 对称检测公开数据集第37-41页
    2.5 小结第41-42页
    参考文献第42-45页
第3章 基于非参数贝叶斯模型的行为模式聚类第45-67页
    3.1 引言第45-46页
    3.2 研究现状第46-47页
    3.3 行为模式聚类第47-55页
        3.3.1 模型结构第47-52页
        3.3.2 特征提取第52-54页
        3.3.3 模型学习第54-55页
    3.4 实验结果与分析第55-63页
        3.4.1 粗粒度行为模式聚类第55-60页
        3.4.2 细粒度行为模式分类第60-63页
    3.5 小结第63-64页
    参考文献第64-67页
第4章 无模型的模式轨迹跟踪第67-81页
    4.1 引言第67页
    4.2 研究现状第67-69页
    4.3 无模型的NHP模式跟踪算法第69-73页
        4.3.1 关键点提取第70页
        4.3.2 在线关键点分类第70-72页
        4.3.3 运动检测第72页
        4.3.4 跟踪结果融合第72-73页
    4.4 实验结果与分析第73-77页
    4.5 小结第77页
    参考文献第77-81页
第5章 基于数据自适应局部度量学习的模式度量第81-101页
    5.1 引言第81-82页
    5.2 研究现状第82-83页
    5.3 基础理论第83-85页
    5.4 基于数据自适应的局部度量学习算法第85-88页
        5.4.1 算法模型第85-86页
        5.4.2 模型训练第86-88页
        5.4.3 模型推理第88页
    5.5 实验结果与分析第88-91页
    5.6 扩展应用分析第91-96页
        5.6.1 静息态脑电的身份识别第91-92页
        5.6.2 数据库第92页
        5.6.3 特征提取第92-93页
        5.6.4 实验结果与分析第93-96页
    5.7 小结第96-97页
    参考文献第97-101页
第6章 基于深度典型相关分析模型的模式融合第101-129页
    6.1 引言第101-102页
    6.2 研究现状第102-104页
    6.3 基本理论第104-107页
        6.3.1 典型相关分析第104-106页
        6.3.2 深度典型相关分析第106-107页
    6.4 行为识别的特征编码算法第107-109页
    6.5 实验结果与分析第109-116页
        6.5.1 NHPAR数据集第109-113页
        6.5.2 HMDB51数据集第113-116页
    6.6 扩展应用分析第116-125页
        6.6.1 静息态脑电的身份特征融合第116-118页
        6.6.2 实验设置第118-120页
        6.6.3 性能评估第120-125页
    6.7 小结第125页
    参考文献第125-129页
第7章 总结与展望第129-133页
    7.1 总结第129-131页
    7.2 展望第131-133页
致谢第133-134页
攻读博士学位期间的研究成果第134页

 
 
论文编号BS2612435,这篇论文共134
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