基于深度信念网络的行为识别方法研究

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1、硕士学位论文基于深度信念网络的行为识别方法研究作者姓名李阳阳学科专业系统分析与集成指导教师邓飞其教授所在学院自动化科学与工程学院论文提交日期2016年4月ResearchontheMethodofDeepBeliefNetworkforHumanActionRecognitionADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiYangyangSupervisor：Prof.DengFeiqiSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou，China分类号：T

2、P181学校代号：10561学号：201320111951华南理工大学硕士学位论文基于深度信念网络的行为识别方法研究作者姓名：李阳阳指导教师姓名、职称：邓飞其教授申请学位级别：学术型硕士学位学科专业名称：系统分析与集成研究方向：复杂控制系统的建模、仿真、分析与集成论文提交日期：2016年4月26日论文答辩日期：2016年6月7日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：彭云建委员：邓飞其、田森平、岳喜顺、康文雄华南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

3、除了文中特别加Ｗ标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。：作者签名曰期：刀０曰去卿种＞化年侣咬学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论义的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅（除在保密期内的保密论文外）；学校可公布学位论文的全部或部分内容，

4、可Ｗ允许采用影印、缩印或其它复制手段保存一、汇编学位论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相致。本学位论文属于：□保密（校保密委员会审定为涉密学位论文时间：年日），＿＿＿＿月＿于月日解密后适用本授权书。＿５＿＿＿保密，同意在校园网上发布，供校内师生和与学校有共享协议的单位浏览；同意将本人学位论文提交中国学术期刊（光盘版）电子杂志社全文出版和编入ＣＮＫＩ《中国知识资源总库》，传播学位论文的全部或部分内容。上＂＂（请在Ｗ相应方框内打Ｖ）—向作者签名：曰期：訓（）、〇谷．１＾指导教师＇签名：＾妙日期川．义

5、居作者联系电话：：电子邮箱地址．联系（含邮编）摘要随着通信网络和信息技术的不断发展，人们生活中伴随着大量视频的产生和传播。因此，在视频监控、公共安全、环境控制和监测、运动分析等很多方面需要实现对视频内容的快速分析和理解。目前，大多数视频的活动主体是人，所以对视频中人的行为进行快速准确地识别和分析显得至关重要。但是，现有的一些机器学习方法在进行人体行为识别时，表现出的性能及泛化能力均有明显的不足。与此同时，作为一类新兴的多层神经网络学习算法，深度学习具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为人体行为识别提供了新的途径。本文研究了深度学习模型之

6、一的深度信念网络在人体行为识别上的应用，提出了更具判别性的人体行为分类模型，提高了人体行为的识别精度。本文的主要工作如下：1)基于Harris角点检测的三维时空兴趣点检测方法，从视频序列中提取大量的时空兴趣点。然后，对提取到的时空兴趣点采用HOG/HOF描述子进行描述。2)采用K-means聚类的方法对时空兴趣点进行聚类，得到聚类中心（即视觉词汇，所有的视觉词汇就构成了词典）。然后，以时空兴趣点与视觉词汇间的欧式距离最短为标准，将每个时空兴趣点映射到词典中的某个视觉词汇上。最后，通过统计出每段视频序列中的每个视觉词汇被映射的频次，得到的直方图向量作为每

7、段视频序列中人体行为的特征表征。3)通过深度信念网络对这些特征进行学习和分类。此外，本文还探讨了其他经典的分类方法如BP神经网络、KNN、支持向量机等。通过分类结果的分析对比，证明了本文提出的基于深度信念网络的行为识别方法的有效性。关键词：人体行为识别；时空兴趣点；深度信念网络IAbstractWiththerapiddevelopmentofcommunicationnetworkandinformationtechnology,videoshavebeenspreadinginpeople’slives.Therefore,howtoanalyze

8、andunderstandvideocontenthasattractedmoreandmor