人体运动的检测与跟踪

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第1章 绪论	第7-15页
·课题研究目的和意义	第7-8页
·智能视觉监控	第7页
·智能人机接口	第7-8页
·人体运动的细节分析	第8页
·虚拟现实	第8页
·国内外研究现状及分析	第8-13页
·运动检测	第8-10页
·运动物体的分类	第10-11页
·人体运动的跟踪	第11-13页
·本文主要研究内容	第13-15页
第2章 背景模型初始化	第15-22页
·背景模型	第15-16页
·传统的背景模型初始化方法	第16-17页
·递推形式的背景初始化方法	第17-19页
·不同空间的背景模型	第19-20页
·递推背景模型估计及试验结果	第20-22页
第3章 运动物体检测与人体识别	第22-30页
·运动物体检测	第22-26页
·RGB空间中的检测	第22-24页
·YUV空间中的检测	第24页
·HSI空间中的检测	第24-26页
·背景模型更新	第26-27页
·检测噪声处理	第27页
·人体识别	第27-30页
第4章 人体运动状态估计与跟踪	第30-50页
·卡尔曼滤波理论	第30-32页
·离散型卡尔曼滤波[38]	第32-34页
·卡尔曼滤波发散的原因和抑制	第34-42页
·衰减记忆法滤波[38]	第34-36页
·平方根滤波[38]	第36-41页
·联合使用平方根滤波和衰减记忆滤波	第41-42页
·卡尔曼滤波在人体运动跟踪中的应用	第42-50页
第5章 人群融合与分裂情况下的跟踪	第50-57页
·人体的颜色模型	第50-51页
·人体颜色模型的更新	第51-52页
·人体融合和分裂的处理	第52-53页
·人群分裂后人体之间的匹配	第53-57页
第6章 实验结果与结论	第57-59页
参考文献	第59-62页
致谢	第62页