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基于支持向量机的人体动作识别智能算法研究与实现

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基于支持向量机的人体动作识别智能算法研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-15页
  1.1 课题研究背景及意义第8-9页
  1.2 课题研究现状分析第9-13页
    1.2.1 课题研究现状第9-12页
    1.2.2 分析与总结第12-13页
  1.3 研究内容第13页
  1.4 论文结构第13-15页
第2章 人体动作识别的解决方案第15-25页
  2.1 引言第15页
  2.2 相关理论研究第15-21页
    2.2.1 特征选择和特征提取第15-16页
    2.2.2 奇异值分解第16-17页
    2.2.3 分类算法的比较第17-19页
    2.2.4 支持向量机第19-20页
    2.2.5 隐马尔科夫模型第20-21页
  2.3 动作识别框架的设计第21-24页
    2.3.1 将要解决的问题第21-22页
    2.3.2 设计思路和算法流程第22-24页
  2.4 本章小结第24-25页
第3章 人体三维建模和动作数据特征提取第25-36页
  3.1 引言第25页
  3.2 人体三维建模第25-28页
    3.2.1 深度传感器介绍第25-26页
    3.2.2 基于骨骼跟踪的人体三维建模第26-28页
  3.3 动作数据的特征选择和特征提取第28-32页
    3.3.1 运动向量构造第28-29页
    3.3.2 特征选择第29-31页
    3.3.3 基于SVD的特征提取第31-32页
  3.4 特征模型有效性验证第32-35页
  3.5 本章小结第35-36页
第4章 实时人体动作识别算法第36-50页
  4.1 引言第36页
  4.2 实时动作识别算法的设计思想第36页
  4.3 基于SVM的初步动作识别第36-46页
    4.3.1 线性SVM和非线性SVM第37-41页
    4.3.2 基于多分类SVM的识别算法设计第41-42页
    4.3.3 参数优化第42-44页
    4.3.4 算法仿真第44-46页
  4.4 基于HMM的优化动作识别第46-49页
    4.4.1 优化识别问题的引入第46-47页
    4.4.2 应用于优化识别的HMM第47-49页
  4.5 本章小结第49-50页
第5章 实验系统设计与算法测试第50-63页
  5.1 引言第50页
  5.2 模拟实验系统的搭建第50-54页
    5.2.1 实验系统架构第50-53页
    5.2.2 模拟家居场景的数据采集第53-54页
  5.3 基于SVM初步动作识别算法的训练与测试第54-60页
    5.3.1 数据预处理第54-55页
    5.3.2 SVM参数的训练第55-57页
    5.3.3 分类算法模型的训练与测试第57-60页
  5.4 基于HMM的优化识别算法训练与测试第60-62页
  5.5 本章小结第62-63页
结论第63-64页
参考文献第64-69页
致谢第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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