基于跨域学习和双链融合网络的开放域动作识别算法研究

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基于跨域学习和双链融合网络的开放域动作识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
  1.1 人体动作识别的研究背景及意义第9页
  1.2 人体动作识别的主要方法第9-12页
    1.2.1 动作特征的提取第10-11页
    1.2.2 动作识别与分类第11-12页
  1.3 本文的主要工作和内容安排第12-15页
    1.3.1 本文的主要工作第12-13页
    1.3.2 本文的内容安排第13-15页
第二章 相关工作第15-20页
  2.1 传统的人体动作识别的相关研究第15-16页
  2.2 基于跨域学习算法的人体动作识别的相关研究第16-18页
  2.3 基于双链网络的人体动作识别的相关研究第18-19页
  2.4 本章小结第19-20页
第三章 多视角多模态的人体动作数据集的构建与性能评估第20-35页
  3.1 现存的人体动作数据集第20-22页
    3.1.1 单视角动作数据集第20-21页
    3.1.2 多视角动作数据集第21-22页
  3.2 MMA人体动作数据集第22-24页
    3.2.1 MMA数据集的介绍第22-24页
    3.2.2 与相关数据集的比较第24页
  3.3 MMA数据集在不同任务上的实验评估第24-32页
    3.3.1 视觉特征表示第25页
    3.3.2 单视角学习第25-27页
    3.3.3 跨视角学习第27-30页
    3.3.4 多任务学习第30-32页
  3.4 本章小结第32-35页
第四章 基于特征学习和跨域学习的开放域动作识别的探讨第35-51页
  4.1 开放域动作识别数据集第35-37页
    4.1.1 ODAR数据集的详细介绍第35-37页
    4.1.2 MMA数据集与ODAR数据集的对比第37页
  4.2 开放域动作识别的特征学习第37-39页
    4.2.1 实验设置第37页
    4.2.2 实验结果与性能分析第37-39页
  4.3 无监督跨域学习算法第39-44页
    4.3.1 无监督跨域学习算法的详细介绍第39-42页
    4.3.2 实验设置第42页
    4.3.3 实验结果与性能分析第42-44页
  4.4 有监督跨域学习算法第44-49页
    4.4.1 有监督跨域学习算法的详细介绍第44-46页
    4.4.2 实验设置第46页
    4.4.3 实验结果与性能分析第46-49页
  4.5 本章小结第49-51页
第五章 基于双链融合网络的跨域动作识别算法第51-59页
  5.1 基于深度学习的跨域学习算法的相关介绍第51-52页
  5.2 双链融合网络的详细介绍第52-55页
    5.2.1 成对样本的生成第53页
    5.2.2 双链融合网络的结构第53页
    5.2.3 双链融合网络的Loss函数第53-55页
  5.3 实验设置第55-56页
  5.4 实验结果与性能分析第56-57页
  5.5 本章小结第57-59页
第六章 总结与展望第59-61页
  6.1 总结第59-60页
  6.2 未来工作展望第60-61页
参考文献第61-70页
发表论文和科研情况第70-71页
致谢第71页

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