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人体运动捕获数据关键帧提取算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-9页
1 绪论第9-15页
   ·引言第9页
   ·研究意义第9-12页
     ·人体运动捕获技术第9-11页
     ·群智能优化算法在人体运动捕获数据关键帧提取上的应用第11-12页
   ·国内外研究现状第12-13页
   ·论文组织结构第13-15页
2 数据预处理第15-29页
   ·ASF/AMC格式人体运动捕获数据第15-18页
     ·ASF文件格式第15-17页
     ·AMC文件格式第17-18页
   ·相关数学背景知识第18-28页
     ·矩阵第18-19页
     ·欧拉角第19-20页
     ·四元数第20-25页
     ·三种表示形式之间的转换第25-28页
   ·ASF/AMC文件的解析第28页
   ·本章总结第28-29页
3 基于萤火虫算法的关键帧提取算法第29-43页
   ·萤火虫算法简介第29-30页
   ·算法描述第30-32页
     ·更新荧光索值第30页
     ·查找最优个体第30-31页
     ·更新萤火虫位置第31-32页
     ·更新决策半径第32页
   ·萤火虫算法特点第32-33页
   ·基于萤火虫算法的关键帧提取算法第33-37页
     ·群智能优化算法目标函数定义第33-35页
     ·基于萤火虫算法的关键帧算法描述第35-36页
     ·基于萤火虫算法的关键帧算法的实现第36-37页
   ·关键帧提取实验第37-42页
     ·实验数据选择第37页
     ·实验参数选择第37-38页
     ·实验结果与分析第38-42页
   ·本章小结第42-43页
4 基于引力搜索算法的关键帧提取算法第43-53页
   ·算法简介第43-44页
   ·算法描述第44-45页
   ·引力搜索算法特点第45-46页
   ·基于引力搜索算法的关键帧提取算法第46-48页
     ·基于引力搜索算法的关键帧提取算法描述第46页
     ·基于引力搜索算法的关键帧提取算法的实现第46-48页
   ·关键帧提取实验第48-52页
     ·实验数据选择第48页
     ·实验参数选择第48页
     ·实验结果与分析第48-52页
   ·本章小结第52-53页
5 基于生物地理学优化算法的关键帧提取算法第53-64页
   ·算法简介第53-54页
   ·迁移模型第54-55页
   ·算法描述第55-56页
     ·迁移操作第55-56页
     ·变异操作第56页
   ·生物地理学优化算法特点第56-57页
   ·基于生物地理学优化算法的关键帧提取算法第57-59页
     ·基于生物地理学优化算法的关键帧提取算法描述第57-58页
     ·基于生物地理学优化算法的关键帧提取算法的实现第58-59页
   ·关键帧提取实验第59-63页
     ·实验数据选择第59页
     ·实验参数选择第59-60页
     ·实验结果与分析第60-63页
   ·本章小结第63-64页
6 基于量子粒子群优化算法的关键帧提取算法第64-72页
   ·算法简介第64-65页
   ·数学描述第65页
   ·量子粒子群优化算法特点第65-66页
   ·基于量子粒子群优化算法的关键帧提取方法第66-68页
     ·基于量子粒子群优化算法的关键帧提取算法描述第66页
     ·基于量子粒子群优化算法的关键帧提取算法的实现第66-68页
   ·关键帧提取实验第68-71页
     ·实验数据选择第68页
     ·实验参数选择第68页
     ·实验结果与分析第68-71页
   ·本章小结第71-72页
7 关键帧提取算法综合实验分析第72-81页
   ·实验数据选择第72页
   ·实验参数选择第72页
   ·实验结果与分析第72-79页
     ·基于压缩率为目标的实验结果第72-75页
     ·基于运动概括能力为目标的实验结果第75-78页
     ·四种关键帧提取方法优化性能比较第78页
     ·关键帧提取准确率第78-79页
   ·本章小结第79-81页
8 总结与展望第81-83页
   ·论文总结第81-82页
   ·未来工作展望第82-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-89页
附录第89页

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