基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行為識(shí)別技術(shù)研究

目　錄
第１章　緒論
１.１　研究背景與意義
１.２　國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
１.３　研究?jī)?nèi)容與論文組織
第２章　人體關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤及軌跡恢復(fù)
２.１　引言
２.２　人體結(jié)構(gòu)模型
２.３　基于馬爾科夫鏈蒙特卡羅原理的改進(jìn)粒子濾波算法
２.４　實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
２.５　本章小結(jié)
第３章　基于詞包的人體行為特征表示
３.１　引言
３.２　時(shí)空興趣點(diǎn)特征
３.３　人體軌跡相空間重建及特征
３.４　基于視覺(jué)詞的人體行為特征表示
３.５　實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
３.６　本章小結(jié)
第４章　基于改進(jìn)ＰＬＳＡ和案例推理算法的簡(jiǎn)單歧義行為識(shí)別
４.１　引言
４.２?。校蹋樱聊Ｐ偷幕驹?br />４.３　案例推理
４.４　改進(jìn)ＰＬＳＡ＋ＣＢＲ歧義行為識(shí)別算法
４.５　實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
４.６　本章小結(jié)
第５章　基于馬爾科夫邏輯網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜行為識(shí)別
５.１　引言
５.２　馬爾科夫邏輯網(wǎng)簡(jiǎn)介
５.３　基于馬爾科夫邏輯網(wǎng)的復(fù)雜行為識(shí)別
５.４　實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
５.５　本章小結(jié)
第６章　結(jié)束語(yǔ)
６.１　本文工作總結(jié)
６.２　進(jìn)一步研究工作