基于动作识别的情绪提取方法研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究意义与背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文工作和创新点 | 第9-10页 |
| 1.4 文章的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 动作识别及情绪提取技术综述 | 第11-17页 |
| 2.1 基于运动数据的动作识别技术 | 第11-12页 |
| 2.1.1 建模 | 第11-12页 |
| 2.1.2 动作识别 | 第12页 |
| 2.2 基于视频资料的动作识别技术 | 第12-15页 |
| 2.2.1 图像表征 | 第13-15页 |
| 2.2.2 动作分类 | 第15页 |
| 2.3 情绪提取技术 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 动作与情绪关系 | 第17-26页 |
| 3.1 人体情绪数据集的建立 | 第17-18页 |
| 3.2 建模及情绪相关参数 | 第18-22页 |
| 3.2.1 人体建模 | 第18-19页 |
| 3.2.2 动作到情绪的映射关系 | 第19-22页 |
| 3.3 情绪的参数表达 | 第22-23页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第23-25页 |
| 3.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于 3D 运动数据的情绪提取 | 第26-37页 |
| 4.1 建模及动作识别 | 第26-28页 |
| 4.1.1 建模 | 第27-28页 |
| 4.1.2 动作识别 | 第28页 |
| 4.2 情绪提取方法 | 第28-34页 |
| 4.2.1 计算人体重心的倾斜方向 | 第29-30页 |
| 4.2.2 刚体部位的相关参数 | 第30-32页 |
| 4.2.3 动作及速率 | 第32页 |
| 4.2.4 情绪提取 | 第32-34页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于视频的情绪提取 | 第37-46页 |
| 5.1 动作识别方法的设计 | 第37-39页 |
| 5.1.1 光流场算法的选取 | 第38页 |
| 5.1.2 基于直方图的特征表示 | 第38-39页 |
| 5.2 情绪提取方法 | 第39-42页 |
| 5.2.1 人体重心倾向的参数提取 | 第39-40页 |
| 5.2.2 刚体部分参数提取 | 第40-41页 |
| 5.2.3 动作识别 | 第41-42页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第42-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第46页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
