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摘 要
ABSTRACT
第1章 绪 论
1.1.1 课题来源
1.1.2 课题研究目的与意义
1.2.1 人体行为识别问题描述与定义
1.2.2 人体行为识别相关方法研究现状
1.2.3 行为时空相关性研究现状
1.3.1 研究内容
1.3.2 章节安排
第2章 基于CNN-LSTM网络的原子活动识别算法设计与分析
2.1 原子活动的数据采集
2.2 基于CNN-LSTM网络的原子活动识别算法设计与分析
2.2.1 基于CNN网络的原子活动识别算法
2.2.2 基于LSTM网络的原子活动识别算法
2.2.3 基于CNN-LSTM网络的原子活动识别算法
2.2.4 原子活动识别算法实验结果对比与分析
2.3 基于CNN-LSTM网络原子活动识别算法的应用效果与分析
2.4 本章小结
第3章 基于原子活动序列的复杂活动识别算法设计与分析
3.1 基于原子活动序列的复杂活动识别算法
3.1.1 基于原子活动序列的复杂活动识别算法介绍
3.1.2 基于原子活动序列的复杂活动识别算法的实现
3.2 基于原子活动序列的复杂活动识别算法评价方式
3.3 基于原子活动序列的复杂活动识别复杂度分析
3.4 本章小结
第4章 基于时空相关性的复杂活动识别算法设计与分析
4.1 复杂活动的时空相关性分析
4.2.1 贝叶斯网络基本概念
4.2.2 复杂活动时空相关性在贝叶斯网络中的具体体现
4.3 基于贝叶斯网络的复杂活动识别算法
4.4 基于原子序列-时空相关性分析的复杂活动识别算法
4.5 本章小结
第5章 面向智慧养老行为识别应用系统设计与实现
5.1 面向智慧养老的行为识别应用系统需求分析
5.2 面向智慧养老的行为识别应用系统设计
5.3.1 用户管理系统
5.3.2 行为识别系统
5.3.3 数据管理系统
5.4 本章小结
结 论
参考文献
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
哈尔滨工业大学;
