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基于时空特征的人体行为识别研究

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基于时空特征的人体行为识别研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
 1.1 研究背景及意义第10-11页
 1.2 研究内容与成果第11-12页
 1.3 论文的结构安排第12-14页
第二章 相关研究综述第14-27页
 2.1 人体分析第14-16页
  2.1.1 人体分析愿景与挑战第14页
  2.1.2 人体分析关键技术第14-16页
 2.2 人体行为识别第16-22页
  2.2.1 人体行为数据集第16-18页
  2.2.2 人体行为分割第18-19页
  2.2.3 人体行为特征提取第19-21页
  2.2.4 人体行为分类第21-22页
 2.3 基于RGB视频的人体行为识别第22-24页
  2.3.1 基于RGB视频的手工特征提取方法第22页
  2.3.2 基于RGB视频的深度学习方法第22-24页
 2.4 基于3D骨骼数据的人体行为识别第24-26页
  2.4.1 基于3D骨骼数据的手工特征提取方法第24-25页
  2.4.2 基于3D骨骼数据的深度学习方法第25-26页
 2.5 本章小结第26-27页
第三章 基于RGB视频时空特征的人体行为识别第27-40页
 3.1 引言第27-28页
 3.2 姿态掩模生成第28-32页
 3.3 姿态掩模时空网络第32-35页
  3.3.1 网络设计第32-34页
  3.3.2 数据增强第34-35页
 3.4 实验及结果分析第35-39页
  3.4.1 对比实验第35-36页
  3.4.2 J-HMDB数据集及实验结果分析第36-38页
  3.4.3 HMDB51数据集及实验结果分析第38-39页
 3.5 本章小结第39-40页
第四章 基于3D骨骼时空特征的人体行为识别第40-54页
 4.1 引言第40-42页
 4.2 全局空间拓扑联系第42-45页
 4.3 时域感知图卷积网络第45-48页
  4.3.1 图卷积网络第45-46页
  4.3.2 网络设计第46-48页
 4.4 实验及结果分析第48-53页
  4.4.1 对比实验第49-50页
  4.4.2 实验结果分析第50-53页
 4.5 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-56页
 5.1 论文工作总结第54-55页
 5.2 下一步研究方向第55-56页
参考文献第56-66页
缩略语第66-68页
致谢第68-70页
攻读硕士学位期间研究成果第70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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