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基于隐马尔科夫模板模型的视频动作识别算法研究

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基于隐马尔科夫模板模型的视频动作识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
第1章 绪论第9-16页
  · 课题研究背景和意义第9-11页
    · 人机交互第9-10页
    · 智能视频监控第10页
    · 虚拟现实第10-11页
    · 运动分析第11页
  · 国内外研究现状第11-13页
  · 本文所做的工作和文章的组织结构第13-16页
第2章 隐马尔科夫模型和动作特征提取方法分析第16-23页
  · 隐马尔科夫模型第16-18页
  · 运动特征表示方法第18-20页
  · 形状特征表示方法-盖博小波稀疏编码第20-22页
  · 本章小结第22-23页
第3章 基于马尔科夫模板模型的动作识别算法研究第23-36页
  · 活动模板模型第24-28页
    · 活动模板模型建模第24-25页
    · 活动模板模型学习推理算法第25-27页
    · 活动模板概率模型建立第27-28页
  · 隐马尔科夫模板模型第28-29页
  · 模型建立第29-31页
  · 参数状态已知求数据的全概率第31-32页
  · 参数已知求数据的最优分类第32-34页
    · 给定类别对数据的最优理解第32-34页
    · 未知类别求最优分类第34页
  · 基于EM算法的参数估计第34-35页
  · 本文算法总结第35-36页
第4章 :实验结果展示和分析第36-49页
  · 实验数据库和设备介绍第36-37页
  · HMT学习推理算法实验结果展示第37-40页
    · HMT学习算法实验结果展示第37-38页
    · HMT推理算法实验结果展示第38-39页
    · 活动模板产生过程展示第39-40页
  · EM算法中间结果展示第40-42页
  · 最终识别结果展示第42-48页
    · 学习结果展示第42-44页
    · 识别结果展示第44-48页
  · 本章小结第48-49页
第5章 总结与展望第49-51页
参考文献第51-55页
致谢第55 页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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