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基于骨架映射图的人体动作识别与检测

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基于骨架映射图的人体动作识别与检测
论文目录
 
摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 绪论第12-20页
  1.1 课题的研究背景及研究意义第12-13页
  1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.2.1 动作识别方法第13-15页
    1.2.2 动作检测方法第15-16页
  1.3 本文主要研究内容第16-17页
  1.4 论文章节安排第17-20页
第二章 基于Kinect的人体动作表示第20-30页
  2.1 Kinect相关技术的介绍第20-22页
  2.2 构建平移缩放不变的骨架坐标图第22-24页
  2.3 生成姿态变化图第24-28页
    2.3.1 姿态字典设计第24-27页
    2.3.2 字典排序第27-28页
    2.3.3 图像映射第28页
  2.4 本章小结第28-30页
第三章 基于骨架映射图和卷积神经网络的人体动作识别第30-44页
  3.1 卷积神经网络的理论基础第30-33页
  3.2 骨架数据增强第33-35页
  3.3 基于卷积神经网络的人体动作识别第35-38页
  3.4 实验与结果分析第38-43页
    3.4.1 NTU RGB+D数据集结果分析第38-42页
    3.4.2 UTKinect-Action数据集结果分析第42-43页
  3.5 本章小结第43-44页
第四章 基于时序提议的人体动作检测第44-56页
  4.1 基于区域提议的目标检测算法简介第44-48页
    4.1.1 边界框回归第45-46页
    4.1.2 区域提议网络第46-47页
    4.1.3 候选区域池化层第47-48页
  4.2 动作检测网络架构设计第48-50页
    4.2.1 多尺度提议框设计第49页
    4.2.2 长视频序列滑动窗口第49-50页
    4.2.3 动作检测网络训练第50页
  4.3 实验与结果分析第50-54页
    4.3.1 数据集介绍第50-52页
    4.3.2 动作检测评价指标第52-53页
    4.3.3 实验结果分析第53-54页
  4.4 本章小结第54-56页
第五章 基于在线动作检测的人机交互系统第56-64页
  5.1 人机交互系统框架设计第56页
  5.2 基于滑动窗口的在线动作检测第56-59页
    5.2.1 算法设计第56-58页
    5.2.2 实验结果第58-59页
  5.3 交互实现第59-62页
  5.4 本章小结第62-64页
第六章 总结与展望第64-66页
  6.1 本文主要研究成果第64-65页
  6.2 下一步研究方向第65-66页
参考文献第66-72页
致谢第72-74页
硕士期间发表的论文及科研成果第74页
硕士期间参加的科研工作第74-75页
学位论文评阅及答辩情况表第75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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