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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
本篇论文共
61
页,
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。
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