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基于时空兴趣点和词袋模型的人体动作识别方法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 人体动作识别概述第14-15页
    1.2 动作特征提取方法综述第15-17页
    1.3 时空兴趣点描述方法第17页
    1.4 人体动作识别方法研究现状第17-20页
        1.4.1 基于模板匹配的动作识别方法第18页
        1.4.2 基于状态空间的动作识别方法第18-19页
        1.4.3 基于概率统计的动作识别方法第19-20页
    1.5 课题意义及研究内容第20-22页
        1.5.1 课题研究意义第20-21页
        1.5.2 课题主要研究内容第21-22页
第二章 人体动作时空兴趣点特征提取与描述第22-34页
    2.1 引言第22页
    2.2 基于Cuboid的时空兴趣点提取第22-23页
    2.3 基于3DHarris的时空兴趣点提取第23-25页
    2.4 基于HOG3D的时空兴趣点描述器第25-27页
        2.4.1 三维平均梯度计算第25-26页
        2.4.2 梯度方向量化第26-27页
        2.4.3 梯度投影求和第27页
        2.4.4 描述符累加第27页
    2.5 基于HOF的时空兴趣点描述器第27-32页
        2.5.1 基于L-K光流法的速度计算第28-30页
        2.5.2 HOF特征描述第30-32页
    2.6 基于PCA的特征降维第32-33页
    2.7 小结第33-34页
第三章 基于改进信息增益的视觉词典建立第34-40页
    3.1 词袋模型第34页
    3.2 初始视觉词典建立第34-35页
    3.3 传统信息增益视觉词典建立第35-36页
    3.4 基于改进信息增益的视觉词典建立第36-38页
    3.5 基于支持向量机的人体动作识别第38页
    3.6 小结第38-40页
第四章 基于离散粒子群的动作视频关键帧选取第40-46页
    4.1 引言第40页
    4.2 离散粒子群寻优算法第40-42页
        4.2.1 传统粒子群第40-41页
        4.2.2 离散粒子群第41-42页
    4.3 动作特征相似度评价第42页
    4.4 基于离散粒子群的关键帧选取第42-43页
    4.5 小结第43-46页
第五章 人体动作识别实验结果第46-58页
    5.1 人体动作识别数据库第46-47页
    5.2 人体动作识别总体设计第47-48页
    5.3 初始视觉词典建立结果第48-50页
    5.4 基于改进信息增益的视觉词典建立结果第50-52页
    5.5 关键帧选取结果第52-53页
    5.6 人体动作识别结果第53-54页
    5.7 动作识别结果评价第54-56页
    5.8 小结第56-58页
第六章 结论与展望第58-60页
    6.1 结论第58页
    6.2 展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
研究成果及发表的学术论文第66-68页
作者与导师简介第68-70页
附件第70-71页

 
论文编号BS3168456,这篇论文共71
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