| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 人体姿态估计研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 人体姿态估计研究进展以及现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要贡献 | 第13-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 研究基础 | 第16-23页 |
| 2.1 研究问题描述 | 第16页 |
| 2.2 特征向量的提取 | 第16-20页 |
| 2.3 SVM分类器 | 第20-21页 |
| 2.4 基于梯度的迭代决策树 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于多维迭代回归映射的人体姿态估计 | 第23-39页 |
| 3.1 数据准备与预处理 | 第24-26页 |
| 3.2 基于视频的人体区域检测方法 | 第26-28页 |
| 3.2.1 基于两帧减法的人体区域检测方法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于机器学习的人体区域检测方法 | 第27-28页 |
| 3.3 人体关节关系树 | 第28-29页 |
| 3.3.1 关节关系树设计 | 第28-29页 |
| 3.3.2 目标特征向量获取 | 第29页 |
| 3.4 局部特征向量提取 | 第29-33页 |
| 3.4.1 局部空间特征向量提取 | 第29-30页 |
| 3.4.2 局部运动特征向量提取 | 第30-32页 |
| 3.4.3 训练输入特征向量获取 | 第32-33页 |
| 3.5 基于最小二乘法的多维迭代回归树的全身人体姿态估计 | 第33-38页 |
| 3.5.1 基于最小二乘法多维迭代回归树训练 | 第33-37页 |
| 3.5.2 测试 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 评价标准与结果分析 | 第39-43页 |
| 4.1 实验评价标准 | 第39页 |
| 4.2 相关参数设置与结果分析 | 第39-42页 |
| 4.2.1 参数设置 | 第39-40页 |
| 4.2.2 结果分析 | 第40-41页 |
| 4.2.3 不足之处 | 第41-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 结论与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 论文总结 | 第43-44页 |
| 5.2 未来工作 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第50-51页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第51-52页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第52页 |