摘要
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状及主要研究方法
1.3 论文的主要内容与结构安排
2 混沌理论与人体行为识别
2.1 引言
2.2 混沌理论
2.2.1 混沌的定义
2.2.2 吸引子
2.3 相空间重构与混沌不变量
2.3.1 相空间重构及重构参数的选取
2.3.2 混沌不变量
2.4 基于混沌不变量的人体行为识别
2.5 递归图(RP)与混沌不变量的关系
2.6 本章小结
3 递归图分析法及视频图像数据关联性挖掘
3.1 引言
3.2 传统递归图分析法(RP)
3.2.1 传统递归图的基本思想
3.2.2 递归定量分析(RQA)
3.3 基于自相似度矩阵(SSM)的递归图
3.4 视频图像数据关联性挖掘
3.4.1 底层特征提取与描述
3.4.2 递归特征描述
3.5 本章小结
4 基于视频图像数据关联ti'$flcj视角无关行为识别
4.1 引言
4.2 递归特征描述符聚类
4.2.1 FCM算法和RFCM聚类方法
4.2.2 NERF C-Mean聚类方法及其基本步骤
4.3 视角无关的行为特征建模及识别
4.3.1 高斯混合模型
4.3.2 基于模板匹配法的行为识别
4.4 本章小结
5 实验数据结果及分析
5.1 引言
5.2 数据库简介
5.3 实验数据结果
5.3.1 STIPs提取实验
5.3.2 基于SSM的递归图建立实验
5.3.3 视角无关的行为识别实验
5.4 实验结果分析
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间发表的论文
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