基於圖像深度信息的人體動作識別研究

內容簡介

　　《基於圖像深度信息的人體動作識別研究》從人體動作識別的研究現狀與挑戰以及人體動作數據採集的發展現狀人手，並以圖像深度信息為研究對象進行人體動作識別研究，循序漸進地進行原理和設計方法的介紹。全書主要內容包括人體三維骨架關節點數據的獲取原理，根據數據特點如何建立張量模型，並提出空間曲度概念進行數據集關鍵幀提取，以及基於3D深度卷積神經網路建立人體動作識別模型等。

　　《基於圖像深度信息的人體動作識別研究》可作為從事計算機視覺、模式識別研究人員的參考書籍。

圖書目錄

第1章緒論

1．1 人體動作識別的研究背景與意義

1．2 人體動作識別研究現狀與挑戰

1．2．1 基於骨架關節點的動作識別研究

1．2．2 基於深度圖像的動作識別研究

1．2．3 基於深度學習的動作識別研究

1．3 人體動作數據集的發展現狀

1．4 本章小結

第2章基於三維骨架關節點信息的動作識別

2．1 概述

2．2 獲取人體三維骨架關節點數據的原理

2．3 基於張量形狀描述子的動作識別

2．3．1 張量形狀描述子

2．3．2 多線性主成分規整

2．4 實驗結果與分析

2．4．1 不同輸入模型的對比實驗

2．4．2 動作識別對比實驗

2．5 本章小結

第3章基於動作捕獲數據的關鍵幀提取

3．1 概述

3．2 人體動作數據集的關鍵幀提取

3．2．1 關鍵幀提取的目的和原則

3．2．2 關鍵幀提取方法的研究現狀

3．3 基於空間曲度的關鍵幀提取

3．3．1 空間曲度

3．3．2 關鍵幀提取

3．4 實驗結果與分析

3．4．1 關鍵幀提取實驗

3．4．2 基於關鍵幀的動作識別實驗

3．5 本章小結

第4章基於深度圖像多特徵融合的互動動作識別

4．1 概述

4．2 底層視覺特徵提取

4．2．1 邊緣特徵提取

4．2．2 融合邊緣與光流特徵

4．3 實驗結果與分析

4．3．1 雙人互動動作識別實驗

4．3．2 人物互動動作識別實驗

4．4 本章小結

第5章基於深度圖像和卷積神經網路的動作識別

5．1 概述

5．2 3D卷積神經網路

5．2．1 卷積神經網路在動作識別套用中的優點

5．2．2 卷積神經網路基本結構

5．2．3 構建3D卷積神經網路

5．3 實驗結果與分析

5．3．1 基於3D CNNs的動作識別實驗

基於圖像深度信息的人體動作識別研究

基本介紹

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