基于骨架的时空双流人体行为识别方法研究

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第 1 章绪 论

1.1 课题研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 行为识别研究现状

1.2.2 基于骨架的人体行为识别的研究现状

1.2.3 常用的骨架识别数据集

1.3 行为识别研究的难点

1.4 研究的目的及意义

1.5 论文主要研究内容及组织结构

第 2 章人体骨架关键点检测方法研究

2.1 引言

2.2 传统的人体骨架关键点检测方法

2.3 基于深度学习的人体骨架关键点检测方法

2.4 本章小结

第 3 章 人体骨架关键点提取与模型表示

3.1 Kinect 人体骨架关键点提取方法

3.1.1 获取深度图像

3.1.2 人与背景分离

3.1.3 身体部位分类

3.2 预处理

3.3 时空骨架模型表示

3.3.1 时间子网的骨架模型表示

3.3.2 空间子网的骨架模型表示

3.4 数据增强技术

3.5 人体骨架关键点提取与模型表示算法

3.6 本章小结

第 4 章基于骨架的时空双流 C-LSTM 行为识别方法

4.1 时空双流 C-LSTM模型概述

4.2 C-LSTM网络模型及算法

4.2.1 1D CNN和 1DAveragePooling

4.2.2 RNN和 LSTM

4.2.3 注意力机制

4.2.4 全连接层和 SoftMax分类器

4.2.5 时空双流 C-LSTM人体行为识别算法

4.3 本章小结

第 5 章人体行为识别实验及结果分析

5.1 实验环境

5.2 实验数据来源

5.3 参数说明

5.4 实验对比与结果分析

5.4.1 实验评估指标

5.4.2 模型结构之间的对比

5.4.3 与其他方法进行对比

5.5 本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致 谢