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基于深度学习的人体动作识别

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基于深度学习的人体动作识别
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-13页
  · 研究背景与意义第9-10页
  · 动作识别研究现状第10-12页
  · 研究内容与章节安排第12-13页
第二章 人体动作识别研究概述第13-25页
  · 人体动作识别框架第13页
  · 人体动作识别中的特征提取第13-15页
    · 基于RGB图像序列的特征提取第13-14页
    · 基于RGB-D视频数据的特征提取第14-15页
  · 人体动作识别中的特征表示第15-21页
    · 特征袋表示方法第15-16页
    · 稀疏编码表示方法第16-17页
    · 深度学习表示方法第17-21页
  · 人体动作识别中的分类模型第21-23页
    · 逻辑回归分类第21页
    · softmax回归分类第21-23页
  · 人体动作识别面临的挑战第23-24页
  · 本章小结第24-25页
第三章 基于卷积神经网络的动作识别第25-42页
  · 卷积神经网络第25-31页
    · CNN基本框架第25-28页
    · CNN训练过程第28-31页
  · 基于 2D CNN的动作识别模型第31-36页
    · 模型框架第31页
    · 网络结构设计第31-33页
    · 无监督的预训练第33-36页
  · 实验过程与分析第36-41页
    · 实验数据集第36-37页
    · 实验数据设置第37-38页
    · 实验结果和对比分析第38-41页
  · 本章小结第41-42页
第四章 基于 3D卷积神经网络的人体动作识别第42-56页
  · 3D卷积神经网络第42-48页
    · 3D卷积原理第42-45页
    · 多分辨率 3D CNN架构第45-48页
  · 初始化策略第48-50页
    · 均值初始化方法第48-49页
    · 比例缩放初始化方法第49页
    · 零权值初始化方法第49页
    · 负权值初始化方法第49-50页
  · 实验过程与分析第50-54页
    · 实验数据集第51页
    · 实验数据设置第51-52页
    · 实验结果和对比分析第52-54页
  · 本章小结第54-56页
第五章 基于深度置信网络的动作识别第56-75页
  · 基于深度置信网络的动作识别模型第56-57页
  · 低层数据表示第57-62页
    · 深度图片第58-59页
    · 动作表征第59-60页
    · 特征提取第60-62页
  · 高层数据表示第62-69页
    · 深度置信网络基本原理第63-66页
    · 基于Bootstrapping的RBM学习方法第66-67页
    · 动作识别的DBN架构第67-69页
  · 实验过程与分析第69-74页
    · 实验数据集第70-71页
    · 实验数据设置第71-72页
    · 实验结果和对比分析第72-74页
  · 本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
  · 总结第75页
  · 展望第75-77页
参考文献第77-81页
附录 攻读硕士学位期间撰写的论文第81-82页
致谢第82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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