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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,点击这进入下载页面
 
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