| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于图像结构模型的人体姿态估计研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于对象和动作上下文的人体姿态估计研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于深度学习的人体姿态估计研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 研究现状分析 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容及论文结构 | 第15-16页 |
| 第2章 人体姿态估计基础理论 | 第16-30页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 基于图像结构模型的人体姿态估计 | 第16-22页 |
| 2.2.1 图像结构模型表示 | 第16-19页 |
| 2.2.2 图像结构模型的参数学习 | 第19-20页 |
| 2.2.3 图像结构模型在人体姿态估计上的应用 | 第20-22页 |
| 2.3 基于深度学习的人体姿态估计 | 第22-26页 |
| 2.3.1 神经元和激活函数 | 第22-23页 |
| 2.3.2 前向传播模型与后向传播模型 | 第23-26页 |
| 2.3.3 深度学习在人体姿态估计上的应用 | 第26页 |
| 2.4 人体姿态结构模型及数据集 | 第26-29页 |
| 2.4.1 人体姿态结构模型表示 | 第26-28页 |
| 2.4.2 常用人体姿态数据集 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于卷积神经网络的人体姿态估计方法设计 | 第30-45页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 卷积神经网络模型结构研究 | 第30-37页 |
| 3.2.1 卷积神经网络结构 | 第30-36页 |
| 3.2.2 卷积神经网络模型训练 | 第36-37页 |
| 3.3 上下文再评分模型研究 | 第37-43页 |
| 3.3.1 图像结构模型 | 第37-38页 |
| 3.3.2 中层部位表示 | 第38-42页 |
| 3.3.3 上下文再评分机制 | 第42-43页 |
| 3.4 评价准则 | 第43-44页 |
| 3.4.1 PCP标准 | 第43-44页 |
| 3.4.2 PCK标准 | 第44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 人体姿态估计实验及结果分析 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 实验数据集及数据预处理 | 第45-47页 |
| 4.2.1 实验数据集 | 第45-46页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第46-47页 |
| 4.3 人体姿态估计实验结果 | 第47-58页 |
| 4.3.1 卷积神经网络训练 | 第47-49页 |
| 4.3.2 再评分过程得分情况 | 第49-52页 |
| 4.3.3 人体姿态估计实验结果及分析 | 第52-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |