第1章 绪 论
1.1 课题研究的背景及意义
1.2 研究现状与存在的问题
1.2.1 根据数据种类分类
1.2.2 根据特征提取方法分类
1.3 课题主要研究内容
1.4 论文的组织结构
第2章 特征设计及网络模型概述
2.1 基于3D骨骼点位置信息的特征设计
2.2 特征编码
2.3 多层感知机与Back Propagation 算法
2.3.1 多层感知机
2.3.2 反向传播算法
2.4 随机梯度下降法
2.5 深度信念网络模型
2.6 长短时记忆网络模型
2.7 本章小结
第3章 V-DBN网络模型的设计
3.1 3D动作数据采集
3.2 时空特征设计
3.2.1 骨骼点划分方式
3.2.2 时间序列特征
3.2.3 空间相对位置特征
3.3 固定特征序列的长度
3.4 V-DBN网络模型
3.5 实验结果及分析
3.5.1 实验数据介绍及实验分析
3.5.2 实验参数分析
3.6 本章小结
第4章 空间双流LSTM网络模型的设计
4.1 LSTM模型与V-DBN模型
4.2 设计角度特征
4.3 LSTM网络架构与实验分析
4.3.1 构建LSTM网络结构
4.3.2 实验结果与分析
4.4 LSTM网络结构优化与实验分析
4.4.1 LSTM网络结构优化
4.4.2 实验结果与分析
4.5 空间双流LSTM网络结构与实验分析
4.5.1 空间双流LSTM网络结构
4.5.2 实验结果与分析
4.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
声明
致谢
东北电力大学;