单幅图像的三维人体姿势估计研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 人体姿势估计的研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 国外情况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内进展 | 第13-15页 |
| 1.2.3 难点与存在的问题 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与论文组织结构 | 第17-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容和创新点 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文的组织安排 | 第18-19页 |
| 2 三维人体姿势估计的步骤与方法 | 第19-27页 |
| 2.1 人体轮廓的提取 | 第19-22页 |
| 2.1.1 目标图像与背景图像的获取 | 第20-21页 |
| 2.1.2 差分运算与中值滤波去噪 | 第21页 |
| 2.1.3 人体区域的校准与最终轮廓的提取 | 第21-22页 |
| 2.2 虚拟骨骼曲线的抽取 | 第22-24页 |
| 2.2.1 人体轮廓图像的两种模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 虚拟骨骼曲线的搜索 | 第23-24页 |
| 2.3 二维关节点坐标定位 | 第24-26页 |
| 2.3.1 显性关节点与隐性关节点 | 第24-25页 |
| 2.3.2 坐标定位 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于遗传优化的自适应凸松弛三维人体姿势估计 | 第27-39页 |
| 3.1 三维人体姿势估计的凸松弛方法 | 第27-32页 |
| 3.1.1 三维向二维的投影 | 第27-28页 |
| 3.1.2 比例正交投影 | 第28-29页 |
| 3.1.3 凸松弛模型 | 第29-32页 |
| 3.2 基于遗传优化的自适应凸松弛 | 第32-38页 |
| 3.2.1 参数自适应更新 | 第32-34页 |
| 3.2.2 参数取最优初始值 | 第34-38页 |
| 3.2.3 闭式解表达式的改进 | 第38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 实验与结果分析 | 第39-52页 |
| 4.1 实验环境 | 第39页 |
| 4.2 实验数据 | 第39-40页 |
| 4.3 实验中三维人体的表现形式 | 第40页 |
| 4.4 实验结果的评价指标 | 第40-41页 |
| 4.5 实验与分析 | 第41-50页 |
| 4.5.1 参数自适应更新后的实验结果与分析 | 第42-43页 |
| 4.5.2 参数取最优初始值后的实验结果与分析 | 第43-44页 |
| 4.5.3 闭式解表达式改进后的实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 4.5.4 算法改进各阶段的实验结果对比与分析 | 第45-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者简历 | 第56-58页 |
| 学位论文数据集 | 第58-59页 |
