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基于稀疏编码和长度后验概率的视频动作检测

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基于稀疏编码和长度后验概率的视频动作检测
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-10页
1 绪论第10-16页
  1.1 研究背景和意义第10-11页
  1.2 研究现状第11-13页
    1.2.1 基于传统方法的动作检测研究现状第11-12页
    1.2.2 基于深度学习的动作检测研究现状第12-13页
  1.3 主要问题第13-14页
  1.4 主要研究内容第14-15页
  1.5 论文组织结构第15-16页
2 现有的动作检测方法第16-22页
  2.1 概述第16页
  2.2 基于传统方法的动作检测第16-19页
    2.2.1 人体动作表示第16-18页
    2.2.2 动作片段提议生成第18-19页
    2.2.3 动作检测第19页
  2.3 基于深度学习的动作检测第19-21页
    2.3.1 动作片段提议生成第20页
    2.3.2 动作检测第20-21页
  2.4 总结第21-22页
3 基于上下文相关稀疏编码的动作片段提议生成第22-41页
  3.1 概述第22-23页
  3.2 生成候选片段第23-24页
    3.2.1 C3D特征提取第23页
    3.2.2 使用滑动时间窗口生成候选片段第23-24页
    3.2.3 滑动时间窗口长度调整第24页
  3.3 基于传统稀疏编码选取动作片段提议第24-27页
    3.3.1 动作片段提议第24-25页
    3.3.2 使用一个字典的稀疏编码第25-26页
    3.3.3 使用多个字典的稀疏编码第26-27页
  3.4 基于上下文相关稀疏编码选取动作片段提议第27-30页
    3.4.1 使用一个字典的上下文相关稀疏编码第27-29页
    3.4.2 使用多个字典的上下文相关稀疏编码第29-30页
  3.5 实验分析第30-39页
    3.5.1 实验数据集第30-31页
    3.5.2 实验设置第31-33页
    3.5.3 实验结果与分析第33-39页
  3.6 总结第39-41页
4 基于长度后验概率的动作检测第41-54页
  4.1 概述第41页
  4.2 动作片段提议分类第41-45页
    4.2.1 特征提取第42-43页
    4.2.2 动作与非动作二分类第43-44页
    4.2.3 多分类第44-45页
  4.3 基于长度后验概率的动作检测第45-48页
    4.3.1 长度后验概率第45-47页
    4.3.2 冗余检测去除第47-48页
  4.4 实验分析第48-52页
    4.4.1 实验设置第48-49页
    4.4.2 实验结果与分析第49-52页
  4.5 总结第52-54页
5 动作检测系统设计与实现第54-61页
  5.1 概述第54页
  5.2 需求分析与系统设计第54-55页
    5.2.1 需求分析第54页
    5.2.2 系统设计第54-55页
  5.3 系统实现与主要功能第55-56页
    5.3.1 系统实现第55页
    5.3.2 系统主要功能第55-56页
  5.4 系统介绍与使用流程第56-60页
    5.4.1 系统界面介绍第56-57页
    5.4.2 系统使用流程与界面展示第57-59页
    5.4.3 系统输出文件第59-60页
  5.5 总结第60-61页
6 结论与展望第61-63页
  6.1 结论第61-62页
  6.2 展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-69页
附录第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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