第1章 绪论
1.1 人体的行为识别概述
1.2 本书的研究内容
第2章 基于深度学习的人体姿态估计
2.1 概述
2.1.1 人体模型
2.1.2 基础知识
2.2 单人三维人体姿态估计
2.2.1 基于RGB图像的单人三维人体姿态估计
2.2.2 基于视频数据的单人三维人体姿态估计
2.3 多人三维人体姿态估计
2.3.1 基于RGB图像的多人三维姿态估计
2.3.2 基于视频的多人三维姿态估计
2.4 正则化
2.5 数据集和评估标准
2.5.1 评估数据集
2.5.2 评价指标
2.5.3 实验结果汇总
2.6 本章小结
第3章 光流算法与视频跟踪
3.1 概述
3.1.1 传统光流估计算法
3.1.2 有监督光流估计算法
3.1.3 无监督光流估计算法
3.1.4 光流估计算法的不足
3.2 跟踪算法研究现状及挑战
3.2.1 研究现状
3.2.2 技术挑战
3.2.3 主流框架
第4章 基于深度学习的行为识别
4.1 概述
4.2 行为分类
4.2.1 基于3D卷积神经网络的行为分类方法
4.2.2 基于时空双通道的行为分类方法
4.2.3 基于循环神经网络的行为分类方法
4.2.4 基于人体骨架序列的行为分类方法
4.3 行为检测
4.3.1 时序行为检测
4.3.2 时空行为检测
4.4 常用行为数据集
4.4.1 剪辑数据集
4.4.2 未剪辑数据集
4.5 本章小结
第5章 基于结构关系信息的三维胶囊手部姿态估计网络
5.1 概述
5.2 相关工作
5.2.1 点云学习
5.2.2 手部姿态估计
5.3 端到端的手部姿态估计网络
5.3.1 手部点云预处理
5.3.2 胶囊与动态路由
5.3.3 网络架构
5.4 实验
5.4.1 数据集与环境配置
5.4.2 实验结果
5.4.3 消融实验
5.4.4 运行时间与网络大小
5.5 本章小结
第6章 基于图卷积和混合密度网络的单目三维人体姿态估计
6.1 概述
6.2 相关T作
6.2.1 图卷积网络
6.2.2 三维人体姿态估计
6.3 方法
6.3.1 模型结构
6.3.2 局部连接网络
6.3.3 混合密度网络与优化
6.4 实验
6.4.1 训练细节
6.4.2 数据集
6.4.3 消融实验
6.4.4 Human3.6M数据集的结果
6.5 本章小结
第7章 基于深度学习的单目三维人体姿态估计.多视角姿态生成器
7.1 概述
7.2 研究框架
7.2.1 多视角姿态生成器
7.2.2 二维人体姿态数据增强
7.2.3 二维到三维姿态回归网络
7.3 实验
7.3.1 实验细节说明
7.3.2 消融实验
7.3.3 与最新技术的比较
7.3.4 定性结果
7.4 本章小结
第8章 无监督的光流估计算法设计与实现
8.1 概述
8.2 设计实现光流估计网络
8.3 噪声处理
8.3.1 非局部滤波器
8.3.2 结构设计
8.4 损失函数设置
8.4.1 网络模型搭建
8.4.2 网络训练
8.5 精度对比与分析
8.6 本章小结
第9章 遮挡图提取算法设计与实现
9.1 概述
9.2 设计遮挡提取方法
9.2.1 网络结构设计
9.2.2 网络训练
9.3 结果影响分析
9.4 本章小结
第10章 基于空间正则化相关滤波的分块视频跟踪
10.1 概述
10.1.1 相关滤波跟踪器的综述
10.1.2 循环矩阵
10.1.3 高速核相关滤波跟踪
10.2 带空间约束的相关滤波的跟踪算法
10.2.1 概述
10.2.2 带空间约束的相关滤波的跟踪算法实现细节
10.3 基于相关滤波的分块跟踪算法
10.3.1 软分类
10.3.2 基于峰值的分块
10.3.3 模型框架
10.4 实验部分
10.4.1 实验设置
10.4.2 对比实验
10.4.3 定性比较
10.5 本章小结
第11章 基于自注意力机制的动作识别
11.1 概述
11.2 3D动作识别算法
11.3 基于自注意力机制的动作识别算法
11.3.1 时空特征提取
11.3.2 通道特征学习
11.3.3 时序特征学习
11.3.4 时空特征融合
11.4 实验结果及分析
11.4.1 数据集
11.4.2 参数设置
11.4.3 Kinetic8上的实验结果
11.4.4 UCF-101和HMDB-51上的实验结果
11.4.5 动作识别可视化
11.5 本章小结
第12章 基于高质量行为管道的实时时空定位
12.1 概述
12.1.1 动作定位算法流程
12.1.2 动作管道面临的挑战
12.2 网络介绍
12.2.1 整体结构
12.2.2 空间目标检测
12.2.3 在线的动作管道构建方法
12.2.4 分数重加权
12.2.5 构造动作管道
12.3 实验
12.3.1 实验设置
12.3.2 消融实验
12.3.3 超参数实验
12.3.4 动作定位平均定位精度
12.4 本章小结
第13章 基于运动表达的实时动作时空定位
13.1 概述
13.2 基于运动信息学习的动作定位算法
13.2.1 光流提取子网络
13.2.
展开
