基于多模态特征的人体运动识别系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第13-14页 |
| 1.2 本文工作 | 第14页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 运动识别相关的研究综述 | 第16-33页 |
| 2.1 运动目标检测技术 | 第17-21页 |
| 2.1.1 背景差分方法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于统计的运动目标检测 | 第19-21页 |
| 2.1.3 基于光流的运动目标检测 | 第21页 |
| 2.2 人体跟踪技术 | 第21-25页 |
| 2.2.1 基于模型的人体跟踪 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于特征的人体跟踪技术 | 第24-25页 |
| 2.3 运动识别 | 第25-29页 |
| 2.3.1 基于视频数据的运动识别 | 第25-27页 |
| 2.3.2 基于深度数据的运动识别 | 第27-29页 |
| 2.4 基于骨架数据的运动识别 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 多模态特征的提取 | 第33-40页 |
| 3.1 骨架特征的提取 | 第33-35页 |
| 3.2 深度特征的提取 | 第35-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于多模态特征的运动识别 | 第40-54页 |
| 4.1 本章算法流程 | 第40-41页 |
| 4.2 基于躯体特征融合分类器的运动识别算法 | 第41-46页 |
| 4.3 实验结果 | 第46-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 运动采集识别系统 | 第54-65页 |
| 5.1 系统框架 | 第54-57页 |
| 5.2 系统功能模块 | 第57-63页 |
| 5.2.1 运动数据采集系统 | 第57-61页 |
| 5.2.2 运动识别系统 | 第61-63页 |
| 5.3 实验结果 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
