应用于步态识别的人体轮廓提取
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 概述 | 第7-16页 |
| ·步态识别技术 | 第7-9页 |
| ·步态识别的研究内容 | 第9-10页 |
| ·运动目标分割技术的发展及研究动态 | 第10-14页 |
| ·基于运动信息的目标分割算法 | 第10-12页 |
| ·基于空间信息的目标分割算法 | 第12-13页 |
| ·结合时空信息的运动目标分割算法 | 第13-14页 |
| ·论文的研究思路和研究内容 | 第14-16页 |
| 2 运动估计 | 第16-29页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·二维运动估计简介 | 第16-17页 |
| ·块匹配算法 | 第17-20页 |
| ·UCBDS 搜索法 | 第20-23页 |
| ·改进的块匹配算法 | 第23-27页 |
| ·预测初始搜索点 | 第23页 |
| ·减少搜索点的方法 | 第23-24页 |
| ·改进的块匹配算法 | 第24-26页 |
| ·算法实现及实验结果 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 3 空域帧内分割 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·经典分水岭算法 | 第29-35页 |
| ·经典分水岭算法思路 | 第29-32页 |
| ·经典分水岭算法中参数 | 第32-35页 |
| ·经典分水岭算法的实现 | 第35页 |
| ·分水岭分割方案 | 第35-40页 |
| ·对比度增强的方案 | 第36-37页 |
| ·形态学梯度及其阈值变换 | 第37-38页 |
| ·算法实现及实验结果 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 4 基于运动信息和分水岭算法的运动目标提取 | 第41-48页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·算法说明 | 第41-42页 |
| ·基于运动的块区域合并 | 第42-43页 |
| ·基准算法 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 5 应用 Snake 模型的目标优化 | 第48-59页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·经典 Snake 模型及其算法 | 第48-51页 |
| ·Greedy 算法 | 第51-53页 |
| ·改进的 Greedy 算法 | 第53-54页 |
| ·外部能量函数的构造 | 第53-54页 |
| ·权值参数的调节 | 第54页 |
| ·Snake 初始轮廓的确定 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·研究工作总结 | 第59-60页 |
| ·存在的问题和展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录A 分水岭算法伪代码 | 第68-72页 |
| 附录B 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72页 |
