网球视频中正反手击球动作的识别
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 本文研究的主要内容 | 第11页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 网球视频中的运动目标检测 | 第13-28页 |
| 2.1 运动目标检测算法 | 第13-16页 |
| 2.1.1 码本背景模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 运行期均值法 | 第15-16页 |
| 2.2 基于码本和运行期均值法的双层背景建模 | 第16-20页 |
| 2.2.1 层背景建模 | 第17-19页 |
| 2.2.2 前景检测 | 第19-20页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第20-26页 |
| 2.3.1 网球比赛视频中的运动员检测 | 第20-22页 |
| 2.3.2 其他场景下的运动目标检测 | 第22-25页 |
| 2.3.3 背景更新速度 | 第25-26页 |
| 2.3.4 时间分析 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 运动员特征提取 | 第28-36页 |
| 3.1 获取感兴趣区域 | 第28-29页 |
| 3.2 形态学处理 | 第29-30页 |
| 3.3 特征描述与提取 | 第30-34页 |
| 3.3.1 特征选择 | 第30-32页 |
| 3.3.2 边缘检测 | 第32-34页 |
| 3.4 实验结果 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 正反手击球动作的识别 | 第36-45页 |
| 4.1 常用的人体模型 | 第36-38页 |
| 4.1.1 线条图模型 | 第36-37页 |
| 4.1.2 2D轮廓模型 | 第37页 |
| 4.1.3 2D区域模型 | 第37-38页 |
| 4.1.4 3D模型 | 第38页 |
| 4.2 正反手击球动作的识别 | 第38-41页 |
| 4.2.1 建模过程 | 第38-40页 |
| 4.2.2 动作序列的定位和识别 | 第40-41页 |
| 4.3 实验结果 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第50页 |
