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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于局部时空特征的人体行为识别以及打架行为检测
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基于局部时空特征的人体行为识别以及打架行为检测
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
致谢第7-12页
第一章 绪论第12-19页
   ·背景和意义第12-13页
   ·人体行为的定义第13-14页
   ·人体行为识别的挑战性第14-15页
   ·常用数据集介绍第15-17页
     ·Weizmann 人体行为数据集第15页
     ·KTH 人体行为数据集第15页
     ·UCF YouTube 体育活动数据集第15-16页
     ·Olympic 体育数据集第16-17页
     ·Hollywood 人体行为据集第17页
   ·本文的主要内容第17-19页
第二章 基于局部时空特征的行为描述第19-36页
   ·人体行为识别方法概述第19-20页
     ·行为描述方法概述第20页
   ·行为描述的整体表示第20-22页
   ·行为描述的局部表示第22-29页
     ·时空兴趣点检测第22-27页
       ·Harris3D 检测器第23-26页
       ·Dollár 检测器第26-27页
     ·描述子第27-29页
       ·HOG3D 描述子第27-28页
       ·HOG/HOF 描述子第28页
       ·立方体描述子第28-29页
   ·本文的局部时空特征检测和描述子第29-35页
     ·本文的时空兴趣点检测器第29-33页
       ·积分图像第29页
       ·快速 Hessian 检测器第29-31页
       ·尺度空间表示第31-32页
       ·精确的兴趣点定位第32页
       ·本文的时空兴趣点第32-33页
     ·本文的描述子第33-35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 人体行为建模以及分类第36-54页
   ·人体行为建模及分类概述第36-39页
     ·生成模型第36页
     ·判别模型第36-37页
     ·分类器第37-39页
       ·K-Nearest neighbor 分类器(KNN)第37-38页
       ·SVM第38-39页
   ·词袋模型第39-41页
     ·词袋模型理论第39-41页
     ·基于词袋模型的人体行为识别第41页
   ·Latent Dirichlet Allocation (LDA)第41-46页
     ·LDA 原理第41-45页
     ·基于 LDA 的人体行为识别第45-46页
   ·实验以及结果分析第46-52页
     ·实验一:基于词袋模型的人体行为识别第46-50页
       ·时空兴趣点检测第46-48页
       ·词典建立第48-49页
       ·交叉验证第49页
       ·实验结果及分析第49-50页
     ·实验二:基于 LDA 的人体行为识别第50-51页
     ·分类结果对比第51-52页
   ·本章小结第52-54页
第四章 基于关键帧提取的打架行为检测第54-59页
   ·关键帧提取第54-56页
     ·关键帧提取概述第54-55页
     ·本文的关键帧提取技术第55-56页
   ·打架行为检测第56-58页
     ·打架行为检测方法概述第56-57页
     ·基于关键帧提取的打架行为检测第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-60页
   ·论文工作总结第59页
   ·未来工作展望第59-60页
参考文献第60-66页
攻读硕士期间发表的论文第66-67页

 
 
论文编号BS1861293,这篇论文共67
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