基于神经网络的人体动作识别系统

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 研究现状与趋势

1.3 主要工作

1.3.1 基于Kinect的人体动作识别

1.3.2 基于AForge.NET框架的人体动作识别

1.3.3 本文主要工作及创新点

1.4 论文结构

1.5 本章小结

第二章 人体动作识别技术

2.1 概述

2.1.1 单流网络

2.1.2 双流网络

2.2 相关动作识别方法

2.2.1 LRCN

2.2.2 C3D

2.2.3双流融合

2.2.4 时间敏感网络（TSN）

2.3 动作识别应用系统

2.4 本章小结

第三章 基于CNN的人体动作识别

3.1 三维姿态估计网络结构

3.1.1 基于CNN预测的映射

3.1.2 将二维映射提升至三维

3.1.3 投影的二维姿态映射

3.1.4 二维融合层

3.2 人体姿态的概率三维模型

3.3 三维人体姿态的多模态模型

3.4 识别动作

3.5 本章小结

第四章 基于动作识别的运动量统计

4.1 功能设计

4.2 功能实现

4.3 本章小结

第五章 总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

攻读硕士学位期间的主要成果

致谢