| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第1章 引言 | 第13-35页 |
| ·静态图像中人体姿势估计的应用背景 | 第13-17页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第13-15页 |
| ·色情图片过滤 | 第15页 |
| ·基于体势的人机交互系统 | 第15-16页 |
| ·视频分析 | 第16-17页 |
| ·虚拟视频 | 第17页 |
| ·人体姿势估计的定义和难点 | 第17-20页 |
| ·相关研究 | 第20-29页 |
| ·静态图像中的人体姿势估计技术 | 第20-25页 |
| ·视频序列中的人体姿势估计技术 | 第25-27页 |
| ·行人检测及其与人体姿势估计的关系 | 第27-29页 |
| ·本文工作和主要贡献 | 第29-34页 |
| ·研究对象 | 第29-31页 |
| ·研究内容 | 第31-32页 |
| ·主要贡献 | 第32-34页 |
| ·本文的结构安排 | 第34-35页 |
| 第2章 基于Graph cuts 的肤色区域分割 | 第35-70页 |
| ·本章引言 | 第35-36页 |
| ·皮肤检测的研究现状 | 第36-41页 |
| ·肤色建模 | 第37-40页 |
| ·肤色决策 | 第40-41页 |
| ·基于Graph cuts 的图像分割的基本概念 | 第41-44页 |
| ·无向图的构建 | 第41-42页 |
| ·能量函数 | 第42-43页 |
| ·基于Graph cuts 的图像分割技术的现状及问题 | 第43-44页 |
| ·基于Graph cuts 的肤色区域分割 | 第44-52页 |
| ·前景初始区域及颜色建模 | 第45-47页 |
| ·背景初始区域及颜色建模 | 第47-48页 |
| ·基于概率场的自适应滤波 | 第48-52页 |
| ·实验 | 第52-58页 |
| ·实验数据和性能评估方法 | 第52-54页 |
| ·实验结果 | 第54-55页 |
| ·与相关的肤色检测算法的比较 | 第55-58页 |
| ·基于概率场滤波的衣服自动分割算法 | 第58-68页 |
| ·相关研究 | 第58-59页 |
| ·基于概率场滤波的衣服自动分割算法 | 第59-61页 |
| ·CDT 的基本概念 | 第61-62页 |
| ·基于CDT 的背景初始区域确定方法 | 第62-64页 |
| ·基于CDT 的概率场滤波算法 | 第64-66页 |
| ·实验 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第3章 多特征融合的OAR 人体模型 | 第70-79页 |
| ·本章引言 | 第70-71页 |
| ·OAR 人体模型 | 第71-73页 |
| ·OAR 模型 | 第71-72页 |
| ·OAR 人体模型 | 第72-73页 |
| ·多特征融合的OAR 人体模型 | 第73-76页 |
| ·动态连接属性和形状属性 | 第74-75页 |
| ·颜色属性 | 第75-76页 |
| ·边缘属性 | 第76页 |
| ·背景 | 第76页 |
| ·姿势空间分解和关节点初始化策略 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第4章 基于模型的躯干检测 | 第79-102页 |
| ·本章引言 | 第79-80页 |
| ·基于模型的躯干检测算法的数学描述 | 第80-82页 |
| ·躯干模型 | 第81页 |
| ·数学描述 | 第81-82页 |
| ·先验概率 | 第82页 |
| ·似然函数 | 第82-87页 |
| ·颜色似然函数 | 第83-84页 |
| ·边缘似然函数 | 第84-87页 |
| ·基于MCMC 的躯干后验概率推理 | 第87-90页 |
| ·MCMC 的基本概念 | 第87-89页 |
| ·MCMC 在躯干检测中的应用 | 第89-90页 |
| ·实验 | 第90-100页 |
| ·躯干检测性能评估方法 | 第91页 |
| ·采用不同图像特征的躯干检测性能比较 | 第91-93页 |
| ·颜色似然函数中不同的背景定义对躯干检测性能的影响 | 第93-95页 |
| ·不同的方向性Chamfer 匹配定义对躯干检测性能的影响 | 第95页 |
| ·和基于图像分割的躯干检测算法的比较 | 第95-97页 |
| ·本文躯干检测算法的性能分析 | 第97-100页 |
| ·本章小结 | 第100-102页 |
| 第5章 多特征融合的上半身关节点初始化 | 第102-128页 |
| ·本章引言 | 第102-103页 |
| ·前景概率图和背景概率图 | 第103-105页 |
| ·前景概率图 | 第103-104页 |
| ·背景概率图 | 第104-105页 |
| ·讨论 | 第105页 |
| ·肩关节初始化 | 第105-107页 |
| ·基于模型的胳膊初始化 | 第107-119页 |
| ·肘关节初始化的数学描述 | 第107-108页 |
| ·肘关节的先验概率 | 第108页 |
| ·前/背景似然函数 | 第108-111页 |
| ·肤色似然函数 | 第111-112页 |
| ·肘关节候选的产生策略 | 第112-113页 |
| ·整只胳膊初始化的数学描述 | 第113-114页 |
| ·整只胳膊的先验概率 | 第114-115页 |
| ·整只胳膊初始化的似然函数 | 第115-116页 |
| ·实验分析 | 第116-119页 |
| ·基于肤色区域的胳膊初始化 | 第119-124页 |
| ·肤色分割区域的分类 | 第119-121页 |
| ·基于胳膊肤色区域的肘腕关节候选 | 第121页 |
| ·基于手肤色区域的肘关节候选 | 第121-123页 |
| ·实验分析 | 第123-124页 |
| ·两种胳膊初始化结果的融合 | 第124-126页 |
| ·两种胳膊初始化结果的融合算法 | 第125页 |
| ·实验分析 | 第125-126页 |
| ·本章小结 | 第126-128页 |
| 第6章 上半身姿势概率模型设计和推理 | 第128-150页 |
| ·本章引言 | 第128-129页 |
| ·先验概率 | 第129-131页 |
| ·躯干的形变约束 | 第130页 |
| ·头部和躯干之间的倾斜角度约束 | 第130-131页 |
| ·似然函数 | 第131-136页 |
| ·前/背景似然函数 | 第132页 |
| ·肤色似然函数 | 第132-134页 |
| ·区域似然函数 | 第134-136页 |
| ·基于DDMCMC 的上半身姿势概率推理 | 第136-138页 |
| ·数据驱动建议 | 第137-138页 |
| ·随机游动采样 | 第138页 |
| ·实验 | 第138-148页 |
| ·实验数据以及算法评估方法 | 第138-139页 |
| ·USC 人体数据库中的实验比较 | 第139-143页 |
| ·本文数据库中的实验比较 | 第143-145页 |
| ·本文算法的进一步实验分析 | 第145-148页 |
| ·本章小结 | 第148-150页 |
| 第7章 总结和展望 | 第150-154页 |
| ·总结 | 第150-152页 |
| ·展望 | 第152-154页 |
| 参考文献 | 第154-164页 |
| 致谢 | 第164-165页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第165页 |
| A. 已经刊载的论文 | 第165页 |
| B. 已经录用的论文 | 第165页 |
