目　錄
第１章　緒論
１.１　研究背景與意義
１.２　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
１.３　研究內(nèi)容與論文組織
第２章　人體關(guān)鍵點跟蹤及軌跡恢復(fù)
２.１　引言
２.２　人體結(jié)構(gòu)模型
２.３　基于馬爾科夫鏈蒙特卡羅原理的改進(jìn)粒子濾波算法
２.４　實驗與結(jié)果
２.５　本章小結(jié)
第３章　基于詞包的人體行為特征表示
３.１　引言
３.２　時空興趣點特征目　錄 第１章　緒論 １.１　研究背景與意義 １.２　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 １.３　研究內(nèi)容與論文組織 第２章　人體關(guān)鍵點跟蹤及軌跡恢復(fù) ２.１　引言 ２.２　人體結(jié)構(gòu)模型 ２.３　基于馬爾科夫鏈蒙特卡羅原理的改進(jìn)粒子濾波算法 ２.４　實驗與結(jié)果 ２.５　本章小結(jié) 第３章　基于詞包的人體行為特征表示 ３.１　引言 ３.２　時空興趣點特征 ３.３　人體軌跡相空間重建及特征 ３.４　基于視覺詞的人體行為特征表示 ３.５　實驗與結(jié)果 ３.６　本章小結(jié) 第４章　基于改進(jìn)ＰＬＳＡ和案例推理算法的簡單歧義行為識別 ４.１　引言 ４.２　ＰＬＳＡ模型的基本原理 ４.３　案例推理 ４.４　改進(jìn)ＰＬＳＡ＋ＣＢＲ歧義行為識別算法 ４.５　實驗與結(jié)果 ４.６　本章小結(jié) 第５章　基于馬爾科夫邏輯網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜行為識別 ５.１　引言 ５.２　馬爾科夫邏輯網(wǎng)簡介 ５.３　基于馬爾科夫邏輯網(wǎng)的復(fù)雜行為識別 ５.４　實驗與結(jié)果 ５.５　本章小結(jié) 第６章　結(jié)束語 ６.１　本文工作總結(jié) ６.２　進(jìn)一步研究工作信息