静态图像人体分割算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外相关工作 | 第12-18页 |
| ·交互式和自动式人体分割 | 第12-15页 |
| ·人体分割算法概述 | 第15-18页 |
| ·本文研究内容 | 第18-21页 |
| 2 基于图割的交互式人体分割 | 第21-49页 |
| ·相关工作 | 第21-23页 |
| ·图割方法简介 | 第23-25页 |
| ·传统图割的基本概念 | 第23页 |
| ·传统图割的数学理论 | 第23-25页 |
| ·基于完全图的交互式图割 | 第25-28页 |
| ·基于超像素相似完全图的建立 | 第25-26页 |
| ·终端连接和邻居连接的建立 | 第26-28页 |
| ·基于稀疏表示的交互式图割 | 第28-33页 |
| ·稀疏表示 | 第29-31页 |
| ·基于稀疏表示相似图的建立 | 第31-33页 |
| ·终端连接和邻居连接的创建 | 第33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-46页 |
| ·基于完全图方法的实验 | 第33-42页 |
| ·对比实验 | 第33-35页 |
| ·不同建立终端连接函数的对比 | 第35-38页 |
| ·参数选择分析 | 第38-40页 |
| ·用户提供交互信息量的分析 | 第40页 |
| ·超像素个数选择分析 | 第40-42页 |
| ·时间复杂度分析 | 第42页 |
| ·基于稀疏表示方法的实验 | 第42-46页 |
| ·字典选择分析 | 第42-43页 |
| ·和其他方法的对比 | 第43-45页 |
| ·参数敏感性分析 | 第45页 |
| ·两种不同构图方法的对比 | 第45页 |
| ·和传统图像分割算法的对比 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-49页 |
| 3 基于模型的自动式人体分割 | 第49-72页 |
| ·相关工作 | 第49-50页 |
| ·上半身分割 | 第50-56页 |
| ·躯干模型 | 第51-55页 |
| ·躯干模型的先验知识 | 第52页 |
| ·躯干模型的似然函数 | 第52-54页 |
| ·逻辑回归的特征融合 | 第54-55页 |
| ·上半身种子点选择 | 第55-56页 |
| ·图割完成的上半身分割 | 第56页 |
| ·下半身分割 | 第56-62页 |
| ·腿部上半肢模型 | 第56-59页 |
| ·腿部模型的先验知识 | 第57-58页 |
| ·腿部模型的似然函数 | 第58-59页 |
| ·下半身种子点的选择 | 第59页 |
| ·形状和下半身分割的结合 | 第59-62页 |
| ·皮肤检测 | 第62-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-70页 |
| ·超像素个数选择 | 第63-64页 |
| ·模型参数训练 | 第64页 |
| ·形状训练 | 第64-65页 |
| ·改进躯干模型的鲁棒性 | 第65页 |
| ·腿部上半肢模型的必要性 | 第65-66页 |
| ·本章方法的有效性 | 第66-70页 |
| ·本章方法的准确性 | 第68页 |
| ·和其他方法的对比 | 第68-70页 |
| ·本章小节 | 第70-72页 |
| 4 基于层级树的自动式人体分割 | 第72-83页 |
| ·相关工作 | 第72-73页 |
| ·邻近人体部分的模型 | 第73-75页 |
| ·头部和躯干的邻近模型 | 第73-74页 |
| ·胳膊的邻近模型 | 第74-75页 |
| ·腿部的邻近模型 | 第75页 |
| ·邻近人体部分模型的似然函数 | 第75-76页 |
| ·层级树检测 | 第76-77页 |
| ·基于姿势的人体分割 | 第77-78页 |
| ·实验结果及分析 | 第78-81页 |
| ·分类器训练 | 第78-79页 |
| ·姿势估计的评测 | 第79-81页 |
| ·人体分割评测 | 第81页 |
| ·本章小节 | 第81-83页 |
| 5 基于ICA-R的自动式人体分割 | 第83-95页 |
| ·相关工作 | 第83-84页 |
| ·ICA-R简介 | 第84-86页 |
| ·基于ICA-R的分割 | 第86-90页 |
| ·上半身分割 | 第87页 |
| ·下半身分割 | 第87-90页 |
| ·皮肤检测 | 第90-91页 |
| ·实验结果及分析 | 第91-93页 |
| ·躯干模型的鲁棒性 | 第91页 |
| ·本章方法的鲁棒性 | 第91-92页 |
| ·本章方法的测试及对比 | 第92-93页 |
| ·本章方法复杂度 | 第93页 |
| ·本章小节 | 第93-95页 |
| 6 基于EM算法的自动式人体分割 | 第95-108页 |
| ·相关工作 | 第95-96页 |
| ·PS模型简介 | 第96-98页 |
| ·人体姿势概率图的细化 | 第98-100页 |
| ·基于超像素的EM算法 | 第98-99页 |
| ·基于超像素EM算法的扩展 | 第99-100页 |
| ·基于超像素的图割 | 第100-101页 |
| ·实验结果及分析 | 第101-107页 |
| ·基于EM算法的高效性 | 第101-103页 |
| ·人体分割的评测 | 第103页 |
| ·和其他算法的对比 | 第103-107页 |
| ·本章小节 | 第107-108页 |
| 结论 | 第108-110页 |
| 创新点摘要 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-118页 |
| 附录A 常用产生超像素的方法 | 第118-120页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 作者简介 | 第122-123页 |
