基于稠密光流的婴儿运动特征分析与研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.3 婴儿全身运动评估面临的问题 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 | 第16-19页 |
| 第2章 目标提取与跟踪 | 第19-30页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 目标提取 | 第19-24页 |
| 2.2.1 背景减除法 | 第20页 |
| 2.2.2 帧间差分法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 光流法 | 第21页 |
| 2.2.4 婴儿身体区域提取方法 | 第21-24页 |
| 2.3 目标提取结果 | 第24-25页 |
| 2.4 基于稠密光流的目标跟踪 | 第25-29页 |
| 2.4.1 Horn-Schunck算法 | 第25-28页 |
| 2.4.2 Lucas-Kanade算法 | 第28页 |
| 2.4.3 运动点的跟踪过程 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 局部性运动特征分析 | 第30-47页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 图像分割算法介绍 | 第30-33页 |
| 3.2.1 K-means聚类算法 | 第30-32页 |
| 3.2.2 K-means聚类分割结果 | 第32-33页 |
| 3.3 分水岭算法介绍 | 第33-40页 |
| 3.3.1 分水岭分割的概念及原理 | 第33-36页 |
| 3.3.2 分水岭分割结果 | 第36-40页 |
| 3.4 不同分割结果之间的对比分析 | 第40-41页 |
| 3.5 视频中婴儿全身运动部分分析法 | 第41-42页 |
| 3.5.1 每部分运动面积统计 | 第41-42页 |
| 3.5.2 每部分运动重心变化 | 第42页 |
| 3.6 实验结果 | 第42-46页 |
| 3.6.1 运动面积变化 | 第42-45页 |
| 3.6.2 目标运动重心 | 第45-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 整体性运动特征分析 | 第47-62页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 运动特征提取及表示 | 第47-52页 |
| 4.2.1 灰度图像叠加 | 第48页 |
| 4.2.2 光流彩色叠加图 | 第48-49页 |
| 4.2.3 直方图统计 | 第49-51页 |
| 4.2.4 速度变化的数学描述 | 第51页 |
| 4.2.5 加速度变化的数学描述 | 第51-52页 |
| 4.3 实验结果 | 第52-61页 |
| 4.3.1 灰度图像叠加图 | 第52-53页 |
| 4.3.2 光流彩色叠加图 | 第53-54页 |
| 4.3.3 直方图统计结果 | 第54-55页 |
| 4.3.4 运动速度曲线变化实验结果 | 第55-57页 |
| 4.3.5 运动速度与加速度数据分析实验结果 | 第57-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 基于稠密光流的婴儿特征提取系统 | 第62-68页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 视频采集与运动特征提取系统硬件部分 | 第62-63页 |
| 5.3 系统设计的软件实现 | 第63-64页 |
| 5.4 系统功能说明 | 第64-67页 |
| 5.4.1 视频录制系统 | 第64-65页 |
| 5.4.2 整体运动特征提取系统 | 第65-66页 |
| 5.4.3 局部运动特征提取系统 | 第66-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
