| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状与主要问题 | 第11-16页 |
| 1.2.1 理论研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 实践研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本论文主要内容 | 第16-19页 |
| 第二章 人体行为理解与异常交互行为研究概述 | 第19-32页 |
| 2.1 分层贝叶斯网络 | 第19-25页 |
| 2.1.1 贝叶斯网络概述 | 第19-20页 |
| 2.1.2 贝叶斯网络模型基础 | 第20-21页 |
| 2.1.3 贝叶斯网络的基本问题 | 第21-25页 |
| 2.2 隐马尔可夫模型 | 第25-30页 |
| 2.2.1 马尔科夫模型基础 | 第25-27页 |
| 2.2.2 隐马尔可夫模型的三个基本问题 | 第27-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 人体部位的分割 | 第32-51页 |
| 3.1 人体部位分割整体方案 | 第32-34页 |
| 3.2 人体前景目标提取 | 第34-37页 |
| 3.3 基于高斯混合模型的像素等级分类 | 第37-42页 |
| 3.3.1 高斯混合模型 | 第37-38页 |
| 3.3.2 训练高斯模型与参数求解 | 第38-41页 |
| 3.3.3 像素融合过程 | 第41-42页 |
| 3.4 图像块合并 | 第42-44页 |
| 3.4.1 初始化图像块构造 | 第42-43页 |
| 3.4.2 图像块融合 | 第43-44页 |
| 3.5 对象等级融合 | 第44-45页 |
| 3.6 实验过程与结果分析 | 第45-50页 |
| 3.6.1 实验数据集介绍 | 第45-46页 |
| 3.6.2 实验过程与结果分析 | 第46-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的人体姿态识别 | 第51-68页 |
| 4.1 人体部位姿态 | 第51-52页 |
| 4.2 分层贝叶斯网络框架结构 | 第52-55页 |
| 4.3 人体部位姿态估计 | 第55-61页 |
| 4.3.1 人体部位姿态的特征 | 第55-56页 |
| 4.3.2 人体部位姿态估计的方法 | 第56页 |
| 4.3.3 上半身姿态的估计 | 第56-59页 |
| 4.3.4 下半身姿态的估计 | 第59-61页 |
| 4.4 整体姿态的估计 | 第61-62页 |
| 4.5 实验数据集与相关设置 | 第62-64页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第64-67页 |
| 4.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于隐马尔可夫模型的人体交互识别与异常行为检测 | 第68-79页 |
| 5.1 朴素贝叶斯分类算法 | 第68-71页 |
| 5.2 隐马尔可夫模型 | 第71-72页 |
| 5.3 人体交互行为识别中隐马尔可夫模型设计 | 第72-74页 |
| 5.4 实验过程与实验结果分析 | 第74-78页 |
| 5.4.1 实验数据集介绍 | 第74-75页 |
| 5.4.2 实验参数设置与模型训练 | 第75-76页 |
| 5.4.3 估计过程 | 第76页 |
| 5.4.4 实验结果分析 | 第76-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 总结 | 第79-80页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |