低分辨率视频图像的人体检测与姿态识别
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-14页 |
| ·智能监控系统 | 第12-13页 |
| ·鱼眼摄像头 | 第13-14页 |
| ·利用鱼眼摄像头进行人体检测与识别 | 第14页 |
| ·研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 视频图像的背景建模与阴影检测 | 第17-39页 |
| ·前景检测 | 第17-24页 |
| ·前景检测的研究现状 | 第17-19页 |
| ·经典高斯混合模型 | 第19-21页 |
| ·Xiaodong Cai 的改进高斯混合模型 | 第21-22页 |
| ·本文的改进的高斯混合模型 | 第22-24页 |
| ·阴影检测 | 第24-28页 |
| ·研究现状 | 第24-25页 |
| ·HSV 空间方法 | 第25-27页 |
| ·颜色恒常原理 | 第27-28页 |
| ·图像滤波、连通域操作和归一化 | 第28-32页 |
| ·实验结果分析 | 第32-38页 |
| ·背景建模部分 | 第32-33页 |
| ·阴影检测部分 | 第33-37页 |
| ·形态学和连通域操作部分 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于人步态特征的分析 | 第39-53页 |
| ·研究现状 | 第39-40页 |
| ·人物外形特征分析 | 第40-46页 |
| ·步态能量图 | 第40-42页 |
| ·模板提取 | 第42-43页 |
| ·动态权值掩模 | 第43-44页 |
| ·PCA 和LDA 降维法 | 第44-46页 |
| ·梯度直方图变换 | 第46页 |
| ·人物运动特征分析 | 第46-49页 |
| ·SVB 带状条纹 | 第47-48页 |
| ·动态时间规正 | 第48-49页 |
| ·人物时空特征分析 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于人姿势特征的分析 | 第53-59页 |
| ·绘制椭圆 | 第54-56页 |
| ·基于人衣服特征的检测 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 人静态姿势的识别 | 第59-69页 |
| ·识别分类方法 | 第59-63页 |
| ·标记头部与脚部 | 第63-64页 |
| ·实验结果 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·论文研究总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第80页 |
