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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的人体行为识别
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基于深度学习的人体行为识别
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 课题研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 人体行为识别数据集第11-12页
    1.4 主要研究内容第12页
    1.5 论文组织结构第12-14页
2 人体行为识别算法概述第14-22页
    2.1 传统算法概述第14-17页
        2.1.1 时空兴趣点算法第14-15页
        2.1.2 词袋模型第15-16页
        2.1.3 判别部件模型第16-17页
    2.2 深度学习算法概述第17-21页
        2.2.1 3D卷积神经网络模型第18-19页
        2.2.2 LSTM模型网络第19-21页
        2.2.3 双流网络模型第21页
    2.3 本章小结第21-22页
3 基于光流特征的深度学习行为识别第22-37页
    3.1 引言第22-23页
    3.2 光流特征提取第23-25页
    3.3 卷积神经网络设计第25-31页
        3.3.1 卷积神经网络模型第25-28页
        3.3.2 防止过拟合第28-30页
        3.3.3 长短时间融合方法第30-31页
    3.4 实验与分析第31-36页
        3.4.1 UCF101数据集第32页
        3.4.2 训练网络及测试第32-34页
        3.4.3 训练策略影响第34-35页
        3.4.4 视频分段对结果影响第35-36页
    3.5 本章小结第36-37页
4 基于稀疏低秩特征的深度学习行为识别第37-51页
    4.1 引言第37页
    4.2 稀疏、低秩特征提取第37-43页
        4.2.1 经典主成分分析第37-38页
        4.2.2 鲁棒主成分原理第38-40页
        4.2.3 鲁棒主成分求解第40-43页
    4.3 残差双流网络第43-46页
        4.3.1 残差网络第43-44页
        4.3.2 双流卷积神经网络融合第44-46页
    4.4 实验与分析第46-48页
        4.4.1 初始化不同条件下的识别结果第46-47页
        4.4.2 不同融合方式的识别结果第47页
        4.4.3 与其他算法对比第47-48页
    4.5 稀疏低秩特征与光流特征融合第48-50页
    4.6 本章小结第50-51页
5 总结与展望第51-53页
    5.1 全文总结第51-52页
    5.2 工作展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-59页
附录第59页
    A 作者在攻读学位期间发表的论文目录第59页

 
 
论文编号BS4054987,这篇论文共59
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