| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·研究背景与现状 | 第10-11页 |
| ·人体运动跟踪的应用 | 第11-13页 |
| ·基于模型的人体运动跟踪综述 | 第13-15页 |
| ·三维人体模型 | 第13-14页 |
| ·三维人体运动跟踪 | 第14-15页 |
| ·量子优化算法用于人体跟踪的必要性 | 第15页 |
| ·本论文的研究工作与创新 | 第15-17页 |
| ·本论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 量子智能计算 | 第19-27页 |
| ·量子基本概念介绍 | 第19-20页 |
| ·量子进化算法 | 第20-23页 |
| ·算法描述 | 第21-22页 |
| ·量子变异 | 第22-23页 |
| ·量子交叉 | 第23页 |
| ·量子免疫克隆算法 | 第23-26页 |
| ·量子免疫克隆算子设计 | 第23-26页 |
| ·量子免疫克隆数值优化算法 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于关键点的全自动人体关节点检测算法 | 第27-39页 |
| ·图像特征信息萃取 | 第27-30页 |
| ·图像序列特征信息萃取研究现状 | 第27-28页 |
| ·背景建模及前景提取 | 第28-30页 |
| ·三维人体模型建立 | 第30-32页 |
| ·全自动人体关节点检测算法 | 第32-35页 |
| ·漏检点和错检点预测算法 | 第35-36页 |
| ·整体流程及结果分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于量子进化算法的三维人体跟踪算法 | 第39-51页 |
| ·量子进化算法 | 第39-41页 |
| ·改进的进化算法 | 第41-43页 |
| ·个体表示 | 第41-42页 |
| ·观测操作 | 第42页 |
| ·更新操作 | 第42-43页 |
| ·算法流程 | 第43页 |
| ·角度相似度函数 | 第43-44页 |
| ·参数设置 | 第44-45页 |
| ·跟踪结果及分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于量子免疫克隆算法的三维人体运动跟踪算法 | 第51-61页 |
| ·基于QICA的3D人体运动跟踪综述 | 第52-53页 |
| ·初始设置 | 第53-54页 |
| ·距离相似度函数 | 第54-55页 |
| ·算法流程 | 第55页 |
| ·参数设置 | 第55-56页 |
| ·跟踪结果及分析 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 硕士期间的学术成果 | 第69-70页 |