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基于多特征融合的交互行為識別

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基于多特征融合的交互行為識別
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Summary第5-7頁
第一章 緒論第7-16頁
  1.1 研究背景及意義第7-8頁
  1.2 國內外研究現狀第8-14頁
    1.2.1 傳統特征提取與分類方法第8-11頁
    1.2.2 基于深度學習的方法第11-13頁
    1.2.3 交互行為識別數據庫第13-14頁
  1.3 本文研究的主要內容及貢獻第14-15頁
  1.4 論文結構安排第15-16頁
第二章 行為識別中的卷積神經網絡理論第16-26頁
引言第16頁
  2.1 經典神經網絡的前饋運算與反饋運算第16-18頁
    2.1.1 前饋運算第17頁
    2.1.2 反饋運算第17-18頁
  2.2 卷積神經網絡概述第18-24頁
    2.2.1 卷積神經網絡層級結構第19-23頁
    2.2.2 卷積神經網絡訓練算法第23-24頁
  2.3 基于3D卷積神經網絡的行為識別第24-25頁
  2.4 本章小結第25-26頁
第三章 基于圖像增強和CNN的交互行為識別第26-37頁
引言第26頁
  3.1 VGG模型第26-28頁
    3.1.1 VGG網絡結構第26-28頁
  3.2 顏色空間第28-32頁
    3.2.1 RGB顏色空間第28-30頁
    3.2.2 HSV顏色空間第30-31頁
    3.2.3 RGB和 HSV轉換關系第31-32頁
  3.3 基于HSV顏色空間的圖像增強算法第32-33頁
    3.3.1 圖像增強第32頁
    3.3.2 視頻幀增強算法第32-33頁
  3.4 實驗結果與分析第33-35頁
    3.4.1 擴充數據集與圖像增強第34頁
    3.4.2 VGG16 訓練與測試第34-35頁
  3.5 本章小結第35-37頁
第四章 基于多尺度特征融合和LSTM的交互行為識別第37-46頁
引言第37頁
  4.1 卷積神經網絡全連接層特征提取第37-38頁
    4.1.1 AlexNet特征提取第37-38頁
  4.2 循環神經網絡第38-41頁
    4.2.1 簡單循環神經網絡模型結構第38-39頁
    4.2.2 循環神經網絡的前向傳播第39-40頁
    4.2.3 循環神經網絡的反向傳播算法第40-41頁
  4.3 長短時記憶網絡第41-42頁
  4.4 基于多尺度特征融合和LSTM的交互行為識別第42-43頁
  4.5 實驗結果與分析第43-44頁
    4.5.1 實驗一是否融合CNN特征對雙人交互行為識別率的影響第43-44頁
    4.5.2 實驗二LSTM層數對交互行為識別率的影響第44頁
  4.6 本章小結第44-46頁
第五章 總結與展望第46-47頁
致謝第47-48頁
參考文獻第48-53頁
附錄第53-54頁
圖版第54-56頁

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