基于可变形模型的人体运动跟踪分析
摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-7页 |
1 绪论 | 第7-13页 |
·人体运动跟踪分析概述 | 第7页 |
·人体运动跟踪分析的研究背景及应用前景 | 第7-9页 |
·人体运动分析技术国内外研究现状 | 第9-10页 |
·本文研究工作及论文组织结构 | 第10-13页 |
2 运动目标的检测分割 | 第13-19页 |
·视频图像序列预处理 | 第13-14页 |
·基于YCrCb颜色空间的肤色分割 | 第14-17页 |
·本章小结 | 第17-19页 |
3 人体模型 | 第19-25页 |
·可变形模型参数方程 | 第19-20页 |
·手臂模型 | 第20-21页 |
·腿部模型 | 第21-22页 |
·人体模型整体建立 | 第22-23页 |
·本章小结 | 第23-25页 |
4 基于模型的运动跟踪 | 第25-49页 |
·粒子滤波算法 | 第25-31页 |
·算法框架 | 第25-27页 |
·似然函数 | 第27-28页 |
·基于模型的粒子滤波跟踪算法 | 第28-29页 |
·分块采样 | 第29-30页 |
·实验及总结 | 第30-31页 |
·采用平面模板匹配方法的运动跟踪 | 第31-36页 |
·算法框架 | 第32页 |
·相关性 | 第32-33页 |
·创新性 | 第33-34页 |
·最小化 | 第34页 |
·实验及总结 | 第34-36页 |
·采用结合判别式和生成式模型方法的运动跟踪 | 第36-42页 |
·图像特征 | 第36-37页 |
·姿态与形态的判别式估计 | 第37-40页 |
·姿态与形态的生成式随机优化 | 第40-41页 |
·实验及总结 | 第41-42页 |
·采用协方差比例采样算法的运动跟踪 | 第42-46页 |
·算法框架 | 第42-43页 |
·优化粒子滤波算法 | 第43-45页 |
·实验及总结 | 第45-46页 |
·本章小结 | 第46-49页 |
5 跟踪算法比较分析 | 第49-55页 |
·跟踪算法的准确度及实时性 | 第49-53页 |
·跟踪结果分析 | 第53-54页 |
·本章小结 | 第54-55页 |
6 总结与展望 | 第55-56页 |
·本文主要工作 | 第55页 |
·研究方向展望 | 第55-56页 |
致谢 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-60页 |