基于姿态的人体痛苦状态判别的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 前言 | 第8-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·摔倒检测方法的分类 | 第9-11页 |
| ·基于视频的摔倒检测 | 第11-12页 |
| ·本论文研究内容与结构安排 | 第12-14页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第12页 |
| ·本论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 2 运动图像分析基础 | 第14-21页 |
| ·图像二值化处理 | 第14-15页 |
| ·中值滤波 | 第15-16页 |
| ·形态学处理 | 第16-21页 |
| ·腐蚀和膨胀 | 第16-19页 |
| ·开运算和闭运算 | 第19-21页 |
| 3 运动人体目标的检测与分割 | 第21-45页 |
| ·运动目标的检测 | 第21-25页 |
| ·时域差分法 | 第21-23页 |
| ·背景减除法 | 第23-24页 |
| ·光流法 | 第24-25页 |
| ·几种常见运动目标检测的比较 | 第25页 |
| ·运动目标的分割 | 第25-34页 |
| ·基于边缘检测的运动目标分割法 | 第26-29页 |
| ·基于区域的运动目标分割法 | 第29-31页 |
| ·基于阈值的运动目标分割法 | 第31-34页 |
| ·基于混合高斯背景模型的运动人体目标检测与分割 | 第34-37页 |
| ·像素模型的建立 | 第35页 |
| ·混合高斯模型的初始化 | 第35-36页 |
| ·运动目标的检测 | 第36页 |
| ·背景更新 | 第36-37页 |
| ·改进混合高斯背景模型的运动人体目标检测与分割 | 第37-45页 |
| ·改进的混合高斯背景模型的算法流程 | 第37-38页 |
| ·去除阴影 | 第38-41页 |
| ·前景去噪 | 第41-42页 |
| ·空洞处理 | 第42-45页 |
| 4 运动人体摔倒算法的研究 | 第45-51页 |
| ·摔倒特征的分析 | 第45-46页 |
| ·人体摔倒检测算法的研究 | 第46页 |
| ·改进的人体摔倒检测算法 | 第46-49页 |
| ·人体宽高比 | 第46-47页 |
| ·有效面积比 | 第47页 |
| ·中心变化率 | 第47页 |
| ·改进的人体摔倒检测算法流程图 | 第47-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 5 基于姿态的人体痛苦状态判别系统的实现 | 第51-55页 |
| ·系统框架流程图 | 第51-52页 |
| ·基于姿态的人体痛苦状态判别系统 | 第52-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| 7 参考文献 | 第57-63页 |
| 8 致谢 | 第63页 |
