| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究动态及主要研究方法 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 人体运动特征的提取及典型姿态的分类 | 第14-27页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·底层运动特征的提取 | 第15-19页 |
| ·时空特征点的介绍 | 第15-16页 |
| ·时空特征点的提取 | 第16-18页 |
| ·时空特征点的描述符 | 第18-19页 |
| ·人体运动姿态直方图 | 第19-21页 |
| ·姿态直方图的确立 | 第19-20页 |
| ·姿态直方图间的差异度计算 | 第20-21页 |
| ·人体运动姿态的聚类 | 第21-26页 |
| ·模糊聚类方法的基本原理 | 第21-23页 |
| ·NERF C-Mean 分类方法以及基本步骤 | 第23-24页 |
| ·基于NERF C-Mean 姿态分类方法的实现 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 人体运动姿态的建模 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·EM 算法 | 第27-28页 |
| ·EM 算法的含义 | 第27-28页 |
| ·EM 算法的原理 | 第28页 |
| ·混合高斯模型建模 | 第28-33页 |
| ·混合模型聚类原理 | 第28-29页 |
| ·极大似然方法 | 第29-30页 |
| ·高斯混合模型 | 第30-31页 |
| ·聚类的EM 算法 | 第31-33页 |
| ·试验 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于马尔可夫模型的简单行为识别 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第36-43页 |
| ·马尔可夫链 | 第36-37页 |
| ·隐马尔可夫模型基本概念 | 第37-38页 |
| ·隐马尔可夫模型主要问题的解决方案 | 第38-41页 |
| ·最佳状态序列的选择—Viterbi 算法 | 第41页 |
| ·隐马尔可夫模型在运动人体行为识别中的应用 | 第41-43页 |
| ·基于显马尔可夫模型的人体行为描述和识别 | 第43-47页 |
| ·基于显马尔可夫模型的行为描述 | 第43-45页 |
| ·基于显马尔可夫模型的行为识别算法 | 第45-46页 |
| ·二元语法统计模型应用于行为识别 | 第46-47页 |
| ·基于显马尔可夫模型进行行为识别的特点 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 试验数据结果与分析 | 第49-58页 |
| ·试验数据结果 | 第49-56页 |
| ·Leave-one-Subject-Out-Test 实验 | 第49-51页 |
| ·基于Weizmann 数据库的识别算法鲁棒性实验 | 第51-53页 |
| ·基于KTHAction 数据库的算法性能测试 | 第53-56页 |
| ·试验结果分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第65-66页 |