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基于3D骨架的室内人体行为识别研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-25页
    1.1 课题研究的背景和意义第11-16页
    1.2 国内外研究状况与主要分类方法第16-20页
        1.2.1 国内外研究状况第17-18页
        1.2.2 人体行为识别研究方法第18-20页
    1.3 人体行为识别面临的问题第20-21页
    1.4 本文的主要研究内容及章节安排第21-25页
第2章 人体行为识别特征提取与数据库建立第25-37页
    2.1 关节点提取第25-26页
    2.2 3D动作数据库建立第26-35页
    2.3 本章小结第35-37页
第3章 基于 3D骨架的多角度的室内人体行为识别第37-53页
    3.1 特征提取第37-38页
    3.2 字典学习和线性支持向量机第38-42页
    3.3 实验结果与分析第42-51页
    3.4 本章小结第51-53页
第4章 基于 3D骨架的隐马尔科夫模型的室内人体行为识别第53-61页
    4.1 隐马尔科夫模型第53-54页
    4.2 隐马尔科夫模型参数训练和 Baum-Welch 算法第54-57页
        4.2.1 Baum-Welch 算法第54-56页
        4.2.2 隐马尔科夫模型参数训练第56-57页
    4.3 实验结果分析第57-60页
    4.4 本章小结第60-61页
第5章 基于卷积神经网络的行为识别第61-73页
    5.1 卷积神经网络第61-64页
    5.2 3D卷积神经网络架构第64-66页
    5.3 实验结果分析第66-70页
    5.4 本章小结第70-73页
第6章 总结与展望第73-75页
    6.1 工作总结第73-74页
    6.2 工作展望第74-75页
参考文献第75-83页
攻读硕士期间已发表的论文第83-85页
致谢第85-86页
人体行为识别论文 3D骨架论文 隐马尔科夫模型论文 卷积神经网络论文
论文编号BS3163258,这篇论文共86
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