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融合深度学习特征的人体摔倒检测研究

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融合深度学习特征的人体摔倒检测研究
论文目录
 
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-18页
  1.1 课题研究背景和意义第12-13页
  1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.2.1 基于穿戴式设备的摔倒检测第13-14页
    1.2.2 基于外部传感器的摔倒检测第14页
    1.2.3 基于视频的摔倒检测第14-16页
  1.3 本文内容第16-17页
  1.4 本文结构第17-18页
第二章 人体定位第18-33页
  2.1 前景检测的常用方法第19-22页
    2.1.1 帧差法第19-20页
    2.1.2 光流法第20-21页
    2.1.3 背景差分法第21-22页
  2.2 Vibe算法第22-26页
  2.3 基于Vibe算法的人体定位第26-32页
    2.3.1 Vibe算法前景检测第26-27页
    2.3.2 连通性分析第27-28页
    2.3.3 最小矩形框提取第28-29页
    2.3.4 实验分析第29-32页
  2.4 本章小结第32-33页
第三章 融合深度学习特征的运动表示第33-44页
  3.1 深度学习方法第33-35页
  3.2 手工设计的特征第35-40页
    3.2.1 HOG特征第35-37页
    3.2.2 LBP特征第37-40页
  3.3 融合深度学习的特征表示第40-43页
    3.3.1 特征提取与融合第40-41页
    3.3.2 实验分析第41-43页
  3.4 本章小结第43-44页
第四章 基于视频的人体摔倒检测第44-58页
  4.1 支持向量机第44-48页
    4.1.1 基本原理第45-47页
    4.1.2 多分类问题第47-48页
    4.1.3 核函数第48页
  4.2 人体摔倒检测模型第48-50页
  4.3 实验分析第50-57页
    4.3.1 数据准备第50-51页
    4.3.2 分类器的构建第51-55页
    4.3.3 单数据集测试第55页
    4.3.4 多数据集测试第55-56页
    4.3.5 与其它检测方法比较第56-57页
  4.4 本章小结第57-58页
第五章 基于PCANet和GBDT的运动人体检测第58-72页
  5.1 基于描述符的运动人体检测方法第58-62页
    5.1.1 人体描述符第59-60页
    5.1.2 描述符的构建第60-62页
  5.2 基于PCANet的描述符构建第62-65页
  5.3 迭代梯度提升树第65-68页
    5.3.1 决策树第65-67页
    5.3.2 梯度提升第67-68页
  5.4 基于PCANet和GBDT的人体检测第68-71页
    5.4.1 数据准备第68页
    5.4.2 参数选择第68-70页
    5.4.3 实验分析第70-71页
  5.5 本章小结第71-72页
第六章 总结和展望第72-74页
  6.1 总结第72-73页
  6.2 展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-81页
硕士期间所取得的科研成果第81页

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