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基于深度学习的人体骨架动作识别研究

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基于深度学习的人体骨架动作识别研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第一章 绪论第11-17页
  1.1 研究背景及意义第11页
  1.2 国内外研究现状第11-15页
  1.3 本文研究内容第15页
  1.4 章节安排第15-17页
第二章 本文相关研究工作第17-25页
  2.1 基于循环神经网络的模型第17-19页
  2.2 基于卷积神经网络的模型第19-20页
  2.3 自动选择判别性关节的神经网络模型第20-23页
  2.4 相关数据集第23-25页
第三章 基于循环神经网络的骨架动作识别第25-34页
  3.1 回顾RNN和LSTM第25-26页
  3.2 时间选择长短期记忆网络第26-27页
  3.3 本章实验与分析第27-32页
    3.3.1 实施细则第27-28页
    3.3.2 实验结果第28-31页
    3.3.3 分析第31-32页
  3.4 本章小结第32-34页
第四章 基于时空卷积神经网络的骨架动作识别第34-43页
  4.1 时间空间卷积神经网络第34-37页
    4.1.1 基本的时间空间卷积神经网络第34页
    4.1.2 基于身体部分的时间空间卷积神经网络第34-37页
  4.2 本章实验与分析第37-41页
    4.2.1 实施细则第37-38页
    4.2.2 实验结果第38-40页
    4.2.3 分析第40-41页
  4.3 本章小结第41-43页
第五章 基于关节选择卷积神经网络的骨架动作识别第43-54页
  5.1 关节选择卷积神经网络第43-45页
    5.1.1 关节选择子网络第43-45页
    5.1.2 帧选择子网络第45页
  5.2 本章实验与分析第45-53页
    5.2.1 实施细则第46页
    5.2.2 实验结果第46-49页
    5.2.3 分析第49-53页
  5.3 本章小结第53-54页
第六章 总结与展望第54-56页
  6.1 总结第54-55页
  6.2 展望第55-56页
附录第56-57页
参考文献第57-61页
致谢第61页

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