基于稀疏点云的人体姿态估计与跟踪研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第15-18页 |
| ·课题的研究思路 | 第15-16页 |
| ·主要工作及创新点 | 第16-17页 |
| ·论文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 双目立体视觉技术 | 第18-32页 |
| ·双目视觉系统 | 第18-23页 |
| ·图像获取与预处理 | 第19-20页 |
| ·摄像机标定 | 第20-21页 |
| ·特征提取 | 第21页 |
| ·立体匹配 | 第21-22页 |
| ·三维测量 | 第22-23页 |
| ·双目立体视觉基本原理 | 第23-28页 |
| ·双目立体视觉原理 | 第23-26页 |
| ·双目立体视觉的极线几何 | 第26-28页 |
| ·双目立体视觉的摄像机标定 | 第28-29页 |
| ·摄像机标定方法 | 第28-29页 |
| ·立体视觉的双摄像机标定 | 第29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于稀疏点云的匹配研究 | 第32-45页 |
| ·图像序列目标检测 | 第32-34页 |
| ·背景减除法 | 第32-33页 |
| ·时间差分法 | 第33页 |
| ·光流法 | 第33-34页 |
| ·图像特征点提取 | 第34-35页 |
| ·基于边缘的提取方法 | 第34页 |
| ·角点提取方法 | 第34-35页 |
| ·图像立体匹配 | 第35-38页 |
| ·立体匹配的原理 | 第35页 |
| ·立体匹配的分类方法 | 第35-37页 |
| ·立体匹配的约束条件 | 第37-38页 |
| ·基于点特征的匹配算法 | 第38-39页 |
| ·基于极限约束的点匹配算法 | 第38页 |
| ·基于点特征与区域匹配算法 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于三维点云的人体姿态跟踪研究 | 第45-56页 |
| ·建立三维人体模型 | 第45-47页 |
| ·三维几何模型 | 第45-46页 |
| ·人体模型的初始化 | 第46-47页 |
| ·无迹卡尔曼粒子滤波跟踪算法的研究基础 | 第47-51页 |
| ·无迹卡尔曼粒子滤波的基本理论 | 第48-49页 |
| ·无迹卡尔曼粒子滤波算法的跟踪应用研究 | 第49-51页 |
| ·基于无迹卡尔曼粒子滤波的人体姿态跟踪研究 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·实验 1：跟踪算法仿真比较 | 第52页 |
| ·实验 2：基础应用研究仿真 | 第52-53页 |
| ·实验 3：双目应用研究仿真 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第62页 |
