| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 背景和发展状况 | 第10页 |
| 1.2 典型应用 | 第10-12页 |
| 1.3 论文内容和结果 | 第12-14页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.3.2 论文内容 | 第12-13页 |
| 1.3.3 文章结构安排 | 第13-14页 |
| 2. 复杂背景中的人体轮廓提取 | 第14-20页 |
| 2.1 背景减除（Background Subtraction） | 第14-15页 |
| 2.2 基于超像素的目标轮廓提取算法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 均值飘逸算法的图像分割 | 第15-16页 |
| 2.2.2 超像素比较算法 | 第16页 |
| 2.2.3 改进的超像素比较算法 | 第16-17页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第17-20页 |
| 2.3.1 α的意义 | 第18页 |
| 2.3.2 基于超像素的分割结果 | 第18-20页 |
| 3. 多摄像机参数标定 | 第20-30页 |
| 3.1 摄像机内参数标定 | 第20-23页 |
| 3.1.1 三个层次的坐标系统 | 第20-21页 |
| 3.1.2 坐标系变换关系 | 第21-22页 |
| 3.1.3 摄像机镜头的畸变 | 第22页 |
| 3.1.4 经典标定方法 | 第22-23页 |
| 3.2 摄像机外参数标定 | 第23-25页 |
| 3.3 摄像机标定参数应用 | 第25页 |
| 3.3.1 图像反畸变处理 | 第25页 |
| 3.3.2 空间3 维点到图像上的投影 | 第25页 |
| 3.4 实验结果 | 第25-30页 |
| 3.4.1 摄像机内外参数标定 | 第25-28页 |
| 3.4.2 图像反扭曲 | 第28-30页 |
| 4. 多目视觉的人体三维重建 | 第30-39页 |
| 4.1 现状 | 第30-31页 |
| 4.2 传统的三维重建算法 | 第31-33页 |
| 4.3 优化的三维重建算法 | 第33-35页 |
| 4.4 图像的立体雕刻算法-3 | 第35-36页 |
| 4.5 实验结果比较与分析 | 第36-39页 |
| 4.5.1 隐变量Dectr | 第36-39页 |
| 5. 三维人体运动姿态分析 | 第39-49页 |
| 5.1 现状 | 第39-40页 |
| 5.2 三维人体骨架模型 | 第40-43页 |
| 5.3 三维人体运动跟踪算法 | 第43-47页 |
| 5.4 实验结果 | 第47-49页 |
| 6. 三维人体姿态初始化 | 第49-55页 |
| 6.1 现状 | 第49页 |
| 6.2 人体数据的三维特征点提取 | 第49-51页 |
| 6.3 基于遗传算法的骨架特征配准 | 第51-53页 |
| 6.3.1 遗传算法 | 第51-52页 |
| 6.3.2 骨架特征配准 | 第52-53页 |
| 6.4 人体方向的确定 | 第53-54页 |
| 6.5 实验结果 | 第54-55页 |
| 7. 运动参数定量分析 | 第55-63页 |
| 7.1 运动参数分析实验系统 | 第55-57页 |
| 7.2 骨架关节角度分析 | 第57-60页 |
| 7.2.1 欧拉角计算 | 第57-59页 |
| 7.2.2 欧拉角比较 | 第59-60页 |
| 7.3 骨架关节位置分析 | 第60-61页 |
| 7.4 实验结果与分析 | 第61-63页 |
| 8. 总结与展望 | 第63-66页 |
| 8.1 论文研究总结 | 第63-64页 |
| 8.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间参加的项目和发表的学术论文 | 第70-72页 |