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基于Log-det正则化的半径—间隔学习方法及其应用
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基于Log-det正则化的半径—间隔学习方法及其应用
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-18页
　　1.1 课题背景与研究意义第9-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-12页
　　1.3 基础模型理论第12-15页
　　　　1.3.1 半径-间隔支持向量机（R-SVM）第12-14页
　　　　1.3.2 深度学习及卷积神经网络第14-15页
　　1.4 动作识别第15-16页
　　1.5 主要研究内容和本文结构安排第16-18页
第2章 基于LOG-DET正则化的R-SVM模型第18-33页
　　2.1 基本思想第18页
　　2.2 基于LOG-DET正则化的R-SVM模型（L-SVM）第18-22页
　　2.3 L-SVM模型的学习算法第22-25页
　　　　2.3.1 特征变换矩阵子问题第23-25页
　　　　2.3.2 SVM子问题第25页
　　2.4 L-SVM模型的核方法第25-26页
　　2.5 实验结果及其分析第26-31页
　　　　2.5.1 数据集及实验设置第27-28页
　　　　2.5.2 L-SVM实验结果及分析第28-29页
　　　　2.5.3 核L-SVM实验结果及分析第29-31页
　　2.6 本章小结第31-33页
第3章 基于IDT特征和L-SVM模型的动作识别第33-46页
　　3.1 基本思想第33-34页
　　3.2 特征提取第34-39页
　　　　3.2.1 基于DT的特征描述第34-37页
　　　　3.2.2 IDT特征提取第37-39页
　　3.3 IDT特征的FISHER VECTOR编码第39-40页
　　3.4 基于L-SVM的动作识别第40-41页
　　3.5 实验结果及分析第41-44页
　　　　3.5.1 数据集及实验设置第41-42页
　　　　3.5.2 实验结果分析第42-44页
　　3.6 本章小结第44-46页
第4章 基于CNN和L-SVM模型的动作识别第46-60页
　　4.1 基本思想第46-47页
　　4.2 CNN网络结构第47-50页
　　　　4.2.1 视频分割第47-48页
　　　　4.2.2 3D卷积层第48-49页
　　　　4.2.3 Max-pooling层第49-50页
　　　　4.2.4 2D卷积层第50页
　　　　4.2.5 全连接层第50页
　　4.3 半径信息的嵌入方式和学习算法第50-53页
　　4.4 实验结果及其分析第53-58页
　　　　4.4.1 数据集及实验设置第53-55页
　　　　4.4.2 实验结果分析第55-58页
　　4.5 本章小结第58-60页
结论第60-62页
参考文献第62-67页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第67-69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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