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基于深度学习的人体行为识别分析研究

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基于深度学习的人体行为识别分析研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-19页
  1.1 课题背景及研究的目的和意义第9-10页
  1.2 智能视频监控及行为识别的发展概况第10-17页
    1.2.1 视频监控的发展现状第11-12页
    1.2.2 行为识别的发展现状第12-16页
    1.2.3 深度学习及其在行为识别中的应用第16-17页
  1.3 本文的主要研究内容第17-18页
  1.4 本文结构安排第18-19页
第2章 行为识别中的特征提取第19-37页
  2.1 人工特征提取方法第19-26页
    2.1.1 人工静态特征提取第19-22页
    2.1.2 人工动态特征提取第22-23页
    2.1.3 人工复合特征提取第23-26页
    2.1.4 人工特征提取方法分析第26页
  2.2 深度学习特征提取方法第26-36页
    2.2.1 深度卷积神经网络的结构第27-29页
    2.2.2 DCNN的计算与训练第29-32页
    2.2.3 DCNN特征提取的特点第32-33页
    2.2.4 DCNN在动态特征提取中的应用第33页
    2.2.5 深度学习框架Caffe介绍第33-36页
  2.3 本章小结第36-37页
第3章 双通道深度卷积神经网络的结构设计第37-51页
  3.1 双通道DCNN行为识别的基本思想第37-38页
  3.2 双通道DCNN网络总体结构设计第38-42页
    3.2.1 时间通道网络光流信息预提取第38-41页
    3.2.2 时间通道网络光流信息的表达第41-42页
  3.3 双通道DCNN双通道网络具体设计第42-50页
    3.3.1 各层网络结构设计第42-46页
    3.3.2 双通道DCNN网络结构特点分析第46-47页
    3.3.3 VGGNET16网络的预训练第47-50页
  3.4 本章小结第50-51页
第4章 双通道深度卷积神经网络特征融合方法设计第51-62页
  4.1 优先视频特征提取的融合方法第51-55页
    4.1.1 双通道网络单帧特征第51-52页
    4.1.2 双通道网络视频特征提取第52-53页
    4.1.3 视频静态特征与动态特征的融合第53-55页
  4.2 优先静态特征与动态特征融合的融合方法第55-58页
    4.2.1 单帧综合特征的融合第55-57页
    4.2.2 视频综合特征的提取第57-58页
  4.3 直接视频特征融合方法第58-59页
  4.4 不同特征融合方法的比较第59-61页
    4.4.1 基于双通道DCNN进行特征融合的方法比较第59-60页
    4.4.2 与单通道特征提取方法结果的比较第60-61页
  4.5 本章小结第61-62页
第5章 基于具体数据集的实验及结果分析第62-76页
  5.1 引言第62页
  5.2 基于KTH行为数据集的实验第62-71页
    5.2.1 KTH行为数据集介绍第62-63页
    5.2.2 特征提取实验结果第63-69页
    5.2.3 特征融合实验结果第69-70页
    5.2.4 实验结果评价第70-71页
  5.3 基于监控视频数据集的实验第71-75页
    5.3.1 监控视频数据集介绍第71-72页
    5.3.2 应用检测策略的行为识别第72-74页
    5.3.3 实验结果分析第74-75页
  5.4 本章小结第75-76页
结论第76-78页
参考文献第78-84页
攻读硕士学位期间发表的论文第84-86页
致谢第86页

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