| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 基于无模型的方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于模型的方法 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第15-17页 |
| 第二章 人体姿态估计相关理论 | 第17-26页 |
| 2.1 人体姿态估计 | 第17-18页 |
| 2.1.1 定义 | 第17页 |
| 2.1.2 面临的困难 | 第17-18页 |
| 2.2 人体结构模型 | 第18-19页 |
| 2.2.1 星形模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 图结构模型 | 第19页 |
| 2.3 人体姿态估计常见特征介绍 | 第19-24页 |
| 2.3.1 方向梯度直方图特征 | 第19-20页 |
| 2.3.2 形状上下文特征 | 第20-21页 |
| 2.3.3 深度卷积神经网络相关理论 | 第21-24页 |
| 2.3.3.1 卷积 | 第22-23页 |
| 2.3.3.2 池化 | 第23-24页 |
| 2.3.3.3 感受野 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于监督局部子空间的人体姿态估计方法 | 第26-37页 |
| 3.1 局部子空间方法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 动机 | 第26-27页 |
| 3.1.2 方法细节 | 第27-28页 |
| 3.1.3 误差函数 | 第28-29页 |
| 3.2 重新组织误差函数 | 第29-31页 |
| 3.2.1 交替最小二乘法的不足 | 第29页 |
| 3.2.2 直接得到相关参数的闭式解 | 第29-30页 |
| 3.2.3 估计人体姿态角度 | 第30-31页 |
| 3.3 实验分析 | 第31-35页 |
| 3.3.1 Poser数据库 | 第32页 |
| 3.3.2 本方法表现 | 第32-34页 |
| 3.3.2.1 在Poser数据库上的表现 | 第32-33页 |
| 3.3.2.2 稀疏训练样本下的表现 | 第33-34页 |
| 3.3.3 该方法存在的问题 | 第34-35页 |
| 3.3.3.1 二义性的问题 | 第34-35页 |
| 3.3.3.2 初始化的问题 | 第35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于卷积姿态机的人体姿态估计方法 | 第37-55页 |
| 4.1 卷积姿态机方法 | 第37-40页 |
| 4.1.1 姿态机介绍 | 第37-38页 |
| 4.1.2 卷积姿态机介绍 | 第38-40页 |
| 4.1.3 卷积姿态机方法存在的不足 | 第40页 |
| 4.2 改进 | 第40-47页 |
| 4.2.1 共享的局部特征提取器 | 第40-43页 |
| 4.2.1.1 使用VggNet作为局部特征提取器 | 第42-43页 |
| 4.2.2 模型压缩 | 第43-47页 |
| 4.2.2.1 模块一 | 第44页 |
| 4.2.2.2 模块二 | 第44-45页 |
| 4.2.2.3 模块三 | 第45-46页 |
| 4.2.2.4 SequeezeNet | 第46-47页 |
| 4.3 实验分析 | 第47-54页 |
| 4.3.1 共享的局部特征提取器对预测结果的影响 | 第49页 |
| 4.3.2 新模块对预测结果的影响 | 第49-51页 |
| 4.3.3 阶段数量的改变对预测结果的影响 | 第51-52页 |
| 4.3.4 训练过程中遇到的问题 | 第52页 |
| 4.3.5 预测结果可视化 | 第52-53页 |
| 4.3.6 实验小结 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于混合部件的人体姿态估计方法 | 第55-68页 |
| 5.1 混合部件模型简介 | 第55-58页 |
| 5.1.1 相关参数 | 第55-56页 |
| 5.1.2 解析人体姿态 | 第56-58页 |
| 5.2 基于重要部件的加速解析方法 | 第58-59页 |
| 5.2.1 特征金字塔 | 第58页 |
| 5.2.2 动机 | 第58页 |
| 5.2.3 方法细节 | 第58-59页 |
| 5.3 实验分析 | 第59-63页 |
| 5.3.1 评价标准 | 第59-60页 |
| 5.3.2 实验设置 | 第60-61页 |
| 5.3.3 重要部件设置为头部 | 第61-62页 |
| 5.3.4 重要部件设置为头部和左、右肩部 | 第62-63页 |
| 5.3.5 实验小节 | 第63页 |
| 5.4 人体姿态估计界面设计与实现 | 第63-67页 |
| 5.4.1 界面样式 | 第64页 |
| 5.4.2 主要模块设计 | 第64-67页 |
| 5.4.2.1 基础模块 | 第65页 |
| 5.4.2.2 加载训练模型模块 | 第65-66页 |
| 5.4.2.3 特征金字塔模块 | 第66页 |
| 5.4.2.4 外观得分计算模块 | 第66-67页 |
| 5.4.2.5 动态规划计算模块 | 第67页 |
| 5.4.2.6 显示姿态估计结果模块 | 第67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 未来展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第76页 |