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人体行为视觉识别中分割方法的研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-11页
目录第11-14页
第1章 绪论第14-28页
   ·引言第14-17页
   ·运动人体目标分割相关问题第17-22页
     ·运动检测第17-19页
     ·目标分类第19-20页
     ·阴影去除第20-21页
     ·重叠人体目标分割第21-22页
   ·国内外研究现状第22-24页
     ·研究动态第22-23页
     ·存在的问题第23-24页
   ·本文处理步骤第24-25页
   ·本论文主要工作第25-26页
   ·本文内容安排第26-28页
第2章 运动目标提取第28-56页
   ·引言第28-29页
   ·时间差分方法第29-36页
     ·基于时间差分的运动目标分割算法及实验第29-32页
     ·基于背景的扫描式种子填充算法第32-36页
   ·背景减除方法第36-40页
   ·基于场景变化分析的自适应背景更新方法第40-55页
     ·背景变化的因素分析第40-42页
     ·场景变化分析第42-44页
     ·自适应背景更新算法第44-46页
     ·实验分析第46-55页
   ·本章总结第55-56页
第3章 阴影去除第56-83页
   ·引言第56-59页
   ·阴影的基本属性第59-60页
     ·阴影形成的条件第59-60页
     ·阴影的属性第60页
   ·阴影检测算法介绍第60-62页
   ·方向信息测度和区域一致性测度第62-71页
     ·方向信息测度第62-65页
     ·基于区域一致性测度的边缘分类及边缘宽度检测第65-70页
     ·结论第70-71页
   ·基于人体目标几何特征及阴影属性的全影去除方法第71-82页
     ·基于运动区域几何特征的阴影判断及区域估计第71-75页
     ·基于Hough变换的阴影区域粗分割第75-77页
     ·基于阴影区域一致性的全影分割方法第77-80页
     ·基于边缘宽度的半影去除算法第80-82页
   ·本章总结第82-83页
第4章 重叠目标分割及遮挡处理第83-105页
   ·引言第83-85页
   ·基于势函数聚类的人体目标分割第85-93页
     ·构造势函数第86-88页
     ·伪势消除和势的合并第88-89页
     ·聚类分割算法第89-90页
     ·实验结果第90-93页
   ·基于立体及彩色信息的重叠目标分割第93-104页
     ·人类视觉系统对人体目标识别的研究结果第93-94页
     ·双目立体视觉(Binocular Stereo)第94-96页
     ·双目立体视觉的摄像机的调整第96-98页
     ·算法第98-103页
     ·实验结果第103-104页
     ·实验小结第104页
   ·本章总结第104-105页
第5章 基于特征的自适应人体目标分割第105-139页
   ·引言第105-106页
   ·人体目标的特征描述第106-109页
   ·基于环境评价的人体目标分割方法第109-110页
   ·目标特征描述坐标系选择第110-129页
     ·目标为中心的目标表示(Object-Centered Representations)第110-111页
     ·摄像机为中心的目标表示(Camera-centered Representations)第111-112页
     ·人体特征向量的构成第112-115页
     ·人体目标特征自适应选取原则第115-116页
     ·人体的特征有效性实验第116-124页
     ·人体目标参数的检测第124-128页
     ·环境光照强度检测第128-129页
   ·纹理特征度量及自适应纹理分割方法第129-137页
     ·Gabor、楔形和环形滤波第130-131页
     ·纹理度量第131-133页
     ·基于人类视觉特性的纹理分割第133-135页
     ·实验结果第135-137页
     ·结论第137页
   ·本章总结第137-139页
第6章 总结与展望第139-143页
   ·论文总结第139-140页
   ·展望第140-142页
   ·结束语第142-143页
参考文献第143-155页
攻读学位期间公开发表论文第155-156页
致谢第156-157页
研究生履历第157页

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