基于卷积神经网络的视频中的人体行为识别研究

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2、别研究作者姓名姜枫指导教师张丽红副教授学科专业物理电子学硏究方向图像处理培养单位物理电子工程学院学习年限２０１３年９月至２０１６年６月二〇—六年六月Ｔｈ’ｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒｓＤｅｇｒｅｅ，ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１６ＳｔｕｄｙｏｎＨｕｍａｎＡｃｔｉｏｎＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎｉｎＶｉｄｅｏｓｇＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＳｔｕｄｅｎｔＮａｍｅＪｉａｎ

3、ｇＦｅｎｇｅｒｖ－ＳｕｉｓｏｒＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆ．ＺｈａｎＬｉｈｏｎｐｇｇＭａｏｒＰｈｓｉｃａｌＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｊｙＳｅｃｉａｌｔＩｍａｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｐｙｇｇＤｅａｒｔｍｅｎｔＣｏｌｌｅｇｅｏｆＰｈｙｓｉｃｓａｎｄｐＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｅａｒｃＤｕｒａｔ－Ｒｅｈｉｏｎ２０１３．０９２０１６．０６Ｊｕｎｅ２０１６，目录中文摘要ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌ一１第章绪论１．１引

4、Ｂ１１．２选题背景及意义１１３２．国内外研究现状１．３．１人体行为识别研究现状２１．３．２深度学习研究现状３１．４论文主要工作和章节安排５第二章人工神经网络７２．１人工神经网络概述７２．１．１神经元７２丄２神经元激活函数９２１３１．人工神经网络的类型２２丄４人工神经网络的学习算法１３２丄５人工神经网络的优缺点１６２１．２卷积神经网络概述７２１．２．１卷积神经网络的基本结构７２．２．２卷积神经网络的特点１

5、９－．ｔ２２．３ＬｅＮｅ５模型２０２．３本章小结２１第兰章随机ＤＲＯＰＯＵＴ卷积神经网络人体行为识别方法２３３．１随机Ｄｒｏｐｏｕｔ２３３１Ｄｔ．１．ｒｏｐｏｕ２３３．１．２ＤｒｏｐＣｏｎｎｅｃｔ２４３１．ｔ５．３随机Ｄｒｏｐｏｕ２３．２Ｄｒｏｏ山卷积神经网络人体行为识别实验方法随机ｐ２７３．３实验结果及分析２８３．３．１网络模型的特征可视化２８．２９３３．２各类人体行为识别的混淆矩阵３ｒｏｏ山前．３．３加入随机

6、Ｄｐ后卷积神经网络的识别率对比２９３．４本章小结３０第四章随机Ｄｒｏｐｏ山＋Ｍａｘｏ山卷积神经网络人体行为识别方法３１１Ｍａｔ１４．ｘｏｕ３ｃｔｏｏｎ４．２Ｓｌ；ｏｈａｓｉｃｌｉ３３ｐｇ４．３随机Ｄｒｏｐｏ山＋Ｍａｘｏ山卷积神经网络人体行为识别实验方法３４４．４实验结果及分析３５４４１Ｄｔａｎｎ．．ｒｏｐｏｕ卷积神经网络在Ｗｅｉｚｍ数据集上的实验结果３５４．４．２随机Ｄｒｏｐｏｕｔ卷积神经网络在Ｗｅｉｚｍａｎｎ数据集上的实验结果３６４．４．

7、３随机Ｄｒｏｐｏ山＋Ｍａｘｏ山卷积神经网络在Ｗｅｉｚｍａｎｎ数据集上的实验结果３７４．４．４各个网络模型在Ｗｅｉｚｍａｎｎ据集上的人体行为识别结果结果对比．．．．．．３７４．５本章小结３８第五章总结与展望４１参考文献４３攻读学位期间取得的研究成果４７ｍ．ｉｌｔ４８个人简况及联系方式４９＾Ｓ４＾５０学位论文使用授权声明５１Ｃｏｎ化ｎｔｓＣｈｉｎｅｓｅａｂｓｔｒａｃｔＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌＣｈａｐｔｅｒ１ｉｎｔｒ

8、ｏｄｕｃｔｉｏｎ１１１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１．１．２Ｂａｃｋｇｒｏｉｍｄａ打ｄｓｉｇ打ｉｆｉｃａ打ｃｅｏｆｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔ１１．３民ｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄ２１．１Ｒｅｓｅａｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｈｕｍａ打ｅｈａｖｉｏｒｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎ２．３ｒｂｇ１．ｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｅａｒｎｉｎ．３２Ｒｅｄｅｅｐｌｇ３１４ｔｒｕｃｔｕｒａａａｎｍ