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視頻序列中的人體行為檢測識別方法研究

論文目錄
摘要第1-6頁
Abstract第6-10頁
1 緒論第10-30頁
  1.1 研究背景與意義第10-13頁
  1.2 行為檢測識別方法研究現狀第13-26頁
  1.3 主要研究內容第26-28頁
  1.4 本文的章節安排第28-30頁
2 基于組稀疏模型的行為中層特征學習方法第30-49頁
  2.1 引言第30-33頁
  2.2 候選特征表達構建方法第33-35頁
  2.3 判別中層特征學習方法第35-37頁
  2.4 實驗結果與討論第37-48頁
  2.5 本章小結第48-49頁
3 基于相關性學習的行為中層特征學習方法第49-68頁
  3.1 引言第49-51頁
  3.2 中層部件選擇建模第51-53頁
  3.3 判別中層部件集選擇方法第53-57頁
  3.4 理論分析第57-58頁
  3.5 實驗結果與討論第58-67頁
  3.6 本章小結第67-68頁
4 基于長時信息編碼網絡的時序行為檢測方法第68-87頁
  4.1 引言第68-70頁
  4.2 端到端的時序行為檢測方法第70-71頁
  4.3 長時時序信息編碼網絡第71-74頁
  4.4 模型的訓練和推理第74-75頁
  4.5 實驗結果與討論第75-86頁
  4.6 本章小結第86-87頁
5 基于弱有監督網絡的時空行為檢測方法第87-105頁
  5.1 引言第87-89頁
  5.2 基于弱有監督網絡的時空行為檢測第89-94頁
  5.3 模型的訓練和推理第94-95頁
  5.4 實驗結果與討論第95-104頁
  5.5 本章小結第104-105頁
6 總結與展望第105-109頁
  6.1 全文總結第105-106頁
  6.2 主要創新點第106-107頁
  6.3 研究展望第107-109頁
致謝第109-110頁
參考文獻第110-124頁
附錄1 攻讀博士學位期間發表的學術論文第124-126頁
附錄2 攻讀博士學位期間參與申請的專利第126-127頁
附錄3 公開發表的學術論文與博士學位論文的關系第127-128頁
附錄4 參與的與博士學位論文有關的行業競賽第128-129頁
附錄5 攻讀博士學位期間參與的科研課題第129頁

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