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无标记人体运动捕捉技术的研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第12-28页
    1.1 论文的研究背景和意义第12-15页
    1.2 人体运动捕捉技术的研究现状第15-19页
        1.2.1 人体运动捕捉技术的发展与分类第15-17页
        1.2.2 无标记人体运动捕捉技术国内外研究现状第17-19页
    1.3 无标记人体运动捕捉技术的难点问题和发展趋势第19-22页
        1.3.1 无标记人体运动捕捉技术的难点问题第19-21页
        1.3.2 无标记人体运动捕捉技术的发展趋势第21-22页
    1.4 论文的主要研究工作和创新点第22-25页
    1.5 论文的结构安排第25-26页
    参考文献第26-28页
第二章 无标记人体运动捕捉技术综述第28-52页
    2.1 引言第28-29页
    2.2 人体检测第29-34页
        2.2.1 运动目标检测第29-32页
        2.2.2 目标分类判决第32-34页
    2.3 姿态估计第34-40页
        2.3.1 基于模型的人体姿态估计算法第35-38页
        2.3.2 无模型的人体姿态估计算法第38-40页
    2.4 动作识别第40-43页
        2.4.1 模板匹配法第40-41页
        2.4.2 直接分类法第41页
        2.4.3 状态空间法第41-42页
        2.4.4 主题模型法第42-43页
    2.5 本章小结第43页
    参考文献第43-52页
第三章 基于单目视觉的人体检测第52-74页
    3.1 引言第52-53页
    3.2 复杂场景下的快速人体检测方法第53-61页
        3.2.1 方法概述第53页
        3.2.2 运动目标检测第53-57页
        3.2.3 人体目标判决第57-59页
        3.2.4 实验结果及分析第59-61页
    3.3 基于自适应背景模型与人体部位特征的人体检测方法第61-71页
        3.3.1 方法概述第61-62页
        3.3.2 运动目标检测第62-65页
        3.3.3 人体目标判决第65-68页
        3.3.4 实验结果及分析第68-71页
    3.4 本章小结第71-72页
    参考文献第72-74页
第四章 基于单目视觉的人体动作识别第74-95页
    4.1 引言第74-75页
    4.2 基于光流描述子与HOG3D描述子的特征提取第75-83页
        4.2.1 基于光流描述子的特征提取第75-78页
        4.2.2 基于HOG3D描述子的特征提取第78-83页
    4.3 词袋模型的构建第83-85页
        4.3.1 词袋模型第83-84页
        4.3.2 基于光流特征向量的词袋模型的分块构建第84-85页
        4.3.3 基于HOG3D特征向量的词袋模型的构建第85页
    4.4 基于概率潜在语义模型PLSA的分类法第85-89页
        4.4.1 概率潜在语义模型PLSA第86-87页
        4.4.2 基于概率潜在语义模型PLSA的动作分类第87-89页
    4.5 实验结果及分析第89-92页
    4.6 本章小结第92页
    参考文献第92-95页
第五章 基于双目视觉的人体姿态估计第95-128页
    5.1 引言第95-96页
    5.2 双目视觉系统的标定第96-103页
        5.2.1 摄像机成像模型第97-99页
        5.2.2 双目摄像机系统标定第99-102页
        5.2.3 实验步骤及结果第102-103页
    5.3 基于人体特征点的立体匹配与深度信息获取第103-119页
        5.3.1 基于Haar特征与星型结构结合的人体特征点检测第105-112页
        5.3.2 双目视觉中特征点的立体匹配第112-117页
        5.3.3 三维深度信息获取第117-119页
        5.3.4 实验结果及分析第119页
    5.4 基于人体特征点空间三维信息的人体姿态估计第119-125页
        5.4.1 基于人体特征点空间三维信息的特征提取第120-122页
        5.4.2 基于样本索引的人体姿态估计第122-123页
        5.4.3 实验结果及分析第123-125页
    5.5 本章小结第125页
    参考文献第125-128页
第六章 研究工作总结与展望第128-131页
    6.1 本论文研究工作总结第128-129页
    6.2 未来研究工作展望第129-131页
致谢第131-132页
攻读博士学位期间论文发表目录第132页

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