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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究
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基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
第1章 绪论第14-20页
   ·课题背景第14-15页
   ·研究意义第15页
   ·人体动作识别问题定义和描述第15-17页
   ·本文研究内容第17-18页
   ·结构安排第18-20页
第2章 相关工作介绍第20-40页
   ·国内外研究现状第20-28页
     ·动作描述方法第20-26页
     ·动作分类方法第26-28页
   ·视觉词袋模型第28-32页
     ·视觉词袋模型的基本实现第29-31页
     ·视觉词袋模型的改进第31-32页
   ·支持向量机模型第32-34页
   ·常用数据库第34-40页
第3章 基于近语义视觉词典学习的人体动作识别和视频分类方法的研究第40-52页
   ·引言第40-42页
   ·已有研究介绍第42-43页
   ·近语义视觉词典生成算法第43-46页
     ·视觉单词的语义分析第43-44页
     ·视觉单词的语义学习第44-46页
   ·实验结果第46-50页
     ·实验设计第46-47页
     ·客观评测第47页
     ·动作数据库上的结果分析与比较第47-50页
     ·TRECVID数据库上的结果分析与比较第50页
   ·小结第50-52页
第4章 基于跨视角视觉词典学习的人体动作识别方法第52-68页
   ·引言第52页
   ·已有研究介绍第52-54页
   ·跨视角人体动作识别算法第54-55页
   ·跨视角视觉词典学习算法第55-62页
     ·异源视觉单词的局部共生频率统计第56-58页
     ·多源近邻语义相似约束传播第58-60页
     ·多源视觉单词协同语义学习第60-62页
   ·实验结果第62-66页
     ·实验设计第62页
     ·实验测评第62页
     ·结果分析与比较第62-66页
   ·小结第66-68页
第5章 基于空间时序隐马尔科夫模型的人体动作识别第68-80页
   ·引言第68-69页
   ·动作识别算法概述第69-71页
     ·关节点的空间时序信息第69-70页
     ·基于空间时序隐马尔科夫模型的识别算法第70页
     ·特征处理过程第70-71页
   ·动作分类器设计第71-76页
     ·隐马尔科夫模型第71-72页
     ·空间时序隐马尔科夫模型第72-74页
     ·一种新的前向算法第74-75页
     ·空间时序隐马尔科夫模型训练第75-76页
   ·实验结果第76-78页
   ·小结第78-80页
第6章 结论和展望第80-82页
   ·工作总结第80-81页
   ·未来工作展望第81-82页
参考文献第82-90页
致谢第90-92页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第92页

 
 
论文编号BS1932257,这篇论文共92
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