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受控环境下灵长类动物行为模式分析与识别 |
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论文目录 |
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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 |
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