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基于时间多尺度的行为识别方法
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基于时间多尺度的行为识别方法
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-7页
符号对照表
第10-11页
缩略语对照表
第11-14页
第一章 绪论
第14-24页
1.1 研究背景及意义
第14-15页
1.2 国内外研究现状
第15-19页
1.2.1 传统行为识别方法
第15-17页
1.2.2 基于深度学习的行为识别方法
第17-19页
1.3 行为识别常用数据集
第19-20页
1.4 论文研究内容和技术难点
第20-21页
1.4.1 研究内容
第20-21页
1.4.2 技术难点
第21页
1.5 论文组织结构
第21-24页
第二章 行为识别相关工作概述
第24-38页
2.1 卷积神经网络理论基础
第24-28页
2.2 时间单尺度行为识别方法
第28-34页
2.2.1 基于双流法的行为识别方法
第29-32页
2.2.2 基于3D卷积的行为识别方法
第32-34页
2.3 时间多尺度行为识别方法
第34-36页
2.4 本章小结
第36-38页
第三章 基于双流法的局部特征分析
第38-52页
3.1 双流网络基本思想
第38-39页
3.2 双流网络分析
第39-45页
3.2.1 空间流分析
第39-44页
3.2.2 时间流分析
第44-45页
3.3 局部特征双流法网络设计
第45-46页
3.4 局部特征双流法网络的仿真实验
第46-49页
3.4.1 数据集及实验环境
第46页
3.4.2 仿真实现细节
第46-47页
3.4.3 仿真结果
第47-48页
3.4.4 实验分析
第48-49页
3.5 本章小结
第49-52页
第四章 基于时间多尺度的行为识别方法
第52-64页
4.1 时间多尺度网络的基本思想
第52-54页
4.2 时间多尺度模块设计与分析
第54-57页
4.2.1 时间多尺度模块设计
第54-55页
4.2.2 时间多尺度模块分析
第55-57页
4.3 时间多尺度网络的设计
第57-60页
4.3.1 3D网络结构化分析
第57-59页
4.3.2 时间多尺度网络结构
第59-60页
4.4 时间多尺度网络的仿真实验
第60-63页
4.4.1 仿真实现细节
第61页
4.4.2 仿真结果及实验分析
第61-63页
4.5 本章小结
第63-64页
第五章 总结与展望
第64-66页
5.1 本文总结
第64页
5.2 工作展望
第64-66页
参考文献
第66-70页
致谢
第70-72页
作者简介
第72-73页
本篇论文共
73
页,
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。
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