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基于模型融合的人体行为识别方法研究

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基于模型融合的人体行为识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第1章 绪论第11-16页
  1.1 课题背景以及国内外研究现状第11-13页
    1.1.1 课题背景第11-12页
    1.1.2 国内外研究现状第12-13页
  1.2 本文研究内容与创新第13-15页
    1.2.1 问题综述第13-14页
    1.2.2 本文主要工作与创新点第14-15页
  1.3 论文结构第15-16页
第2章 人体行为识别的常见方法第16-23页
  2.1 人体行为识别的流程框架第16-17页
  2.2 基于视频图像的人体行为识别应用第17-19页
  2.3 基于传感器的人体行为识别应用第19-21页
  2.4 人体行为识别的应用系统对比分析第21-22页
  2.5 本章小结第22-23页
第3章 人体行为数据的数据处理方法第23-36页
  3.1 数据采集第23-26页
    3.1.1 数据采集流程第23-24页
    3.1.2 数据采集的设备选择及软件设计第24-26页
  3.2 数据预处理第26-30页
    3.2.1 数据的校正和去噪第26-28页
    3.2.2 合成加速度数据第28-29页
    3.2.3 数据分割第29-30页
  3.3 特征提取与特征选择第30-34页
    3.3.1 特征提取第30-33页
    3.3.2 特征选择第33-34页
  3.4 本章小结第34-36页
第4章 基于机器学习模型的人体行为识别第36-52页
  4.1 引言第36页
  4.2 基于K-近邻的人体行为识别第36-37页
  4.3 基于线性模型的人体行为识别第37-40页
    4.3.1 支持向量机算法原理第37-39页
    4.3.2 多分类线性模型应用于人体行为识别第39-40页
  4.4 基于非线性模型的人体行为识别第40-41页
    4.4.1 决策树算法原理第40-41页
    4.4.2 剪枝第41页
  4.5 机器学习模型的对比分析第41-42页
  4.6 数据集、实验配置与评价方式第42-46页
    4.6.1 数据集和实验配置第42-45页
    4.6.2 评价方式第45-46页
  4.7 实验结果及分析第46-51页
    4.7.1 基于线性模型的人体行为识别实验分析第46-48页
    4.7.2 基于决策树的人体行为识别实验分析第48-51页
  4.8 本章小结第51-52页
第5章 基于模型融合算法的人体行为识别第52-69页
  5.1 引言第52页
  5.2 梯度提升决策树与线性模型的模型融合第52-55页
  5.3 基于GBDT和支持向量机模型融合的人体行为识别第55-62页
    5.3.1 实验结果及分析第55-58页
    5.3.2 GBDT参数设置的研究第58-61页
    5.3.3 实验结果的对比分析第61-62页
  5.4 支持向量机与K-近邻的模型融合第62-63页
  5.5 基于SVM-KNN的人体行为识别第63-68页
    5.5.1 实验结果及分析第63-65页
    5.5.2 K-近邻参数设置的研究第65-66页
    5.5.3 实验结果的对比分析第66-68页
  5.6 本章小结第68-69页
第6章 总结与展望第69-71页
  6.1 本文总结第69页
  6.2 研究展望第69-71页
参考文献第71-77页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第77-78页
致谢第78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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