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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,
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。
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