| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 论文组织结构及研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 基本概念介绍 | 第18-48页 |
| 2.1 数字化人体模型 | 第18-22页 |
| 2.2 支持向量机SVM | 第22-32页 |
| 2.2.1 SVM定义 | 第22-26页 |
| 2.2.2 拉格朗日对偶性与步骤 | 第26-28页 |
| 2.2.3 过拟合与欠拟合现象 | 第28-32页 |
| 2.3 尺度不变特征转换特征 | 第32-46页 |
| 2.3.1 SIFT定义 | 第32-33页 |
| 2.3.2 高斯模糊 | 第33-35页 |
| 2.3.3 Scale space极值检测与关键点定位 | 第35-43页 |
| 2.3.4 关键点方向分配与特征描述 | 第43-46页 |
| 2.4 金字塔匹配 | 第46-48页 |
| 第三章 核函数选择与模型库获取及构建 | 第48-59页 |
| 3.1 数字化人体模型获取 | 第48-49页 |
| 3.2 人体数据三角化 | 第49-54页 |
| 3.3 模型库的构建 | 第54-55页 |
| 3.4 核函数的选择 | 第55-59页 |
| 第四章 直方图交叉核SVM在姿态研究中的应用 | 第59-69页 |
| 4.1 预处理模型与深度图获取 | 第59-61页 |
| 4.2 图形特征提取 | 第61-62页 |
| 4.3 Bag-of-Features模型构建 | 第62-64页 |
| 4.4 系统自动识别 | 第64-66页 |
| 4.5 设计与实现程序 | 第66-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-72页 |
| 5.1 研究总结 | 第69-70页 |
| 5.2 研究展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 作者简介 | 第80-81页 |