基于多摄像机的人体运动跟踪与分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-18页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究内容 | 第11-15页 |
| ·研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文结构组织 | 第17-18页 |
| 第2章 多摄像机快速人体定位算法 | 第18-31页 |
| ·本章引论 | 第18-19页 |
| ·多摄像机环境下的几何约束 | 第19-22页 |
| ·多摄像机人体定位算法 | 第22-25页 |
| ·实验结果 | 第25-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第3章 多摄像机人体姿态跟踪 | 第31-71页 |
| ·本章引论 | 第31-34页 |
| ·多视角轮廓约束 | 第34-38页 |
| ·位置约束 | 第34-36页 |
| ·形状约束 | 第36-38页 |
| ·头肩部轮廓的形状表示和概率模型 | 第38-50页 |
| ·非线性数据降维 | 第39-40页 |
| ·状态空间的MFA 模型 | 第40-41页 |
| ·训练数据的获取和训练结果 | 第41-50页 |
| ·多视角联合跟踪模型 | 第50-59页 |
| ·基于粒子滤波器的多摄像机头肩部轮廓跟踪算法 | 第54-57页 |
| ·基于动态贝叶斯网的头肩部定位和朝向估计算法 | 第57-58页 |
| ·参数训练 | 第58-59页 |
| ·度量表示与图象度量模型 | 第59-60页 |
| ·联合跟踪算法的自动初始化 | 第60-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第4章 基于上下文的人体运动跟踪与分析 | 第71-96页 |
| ·本章引论 | 第71-74页 |
| ·支持人体运动跟踪与分析的上下文模型 | 第74-76页 |
| ·实验场景 | 第76-78页 |
| ·视角无关的手部特征 | 第78-84页 |
| ·特征提取 | 第79-83页 |
| ·手部姿态分类和实验结果 | 第83-84页 |
| ·场景上下文推理 | 第84-86页 |
| ·上下文指导人体运动分析 | 第86-90页 |
| ·实验结果分析 | 第90-95页 |
| ·本章小节 | 第95-96页 |
| 第5章 支持觉察上下文计算的分布式多媒体系统框架 | 第96-114页 |
| ·框架结构 | 第97-100页 |
| ·软件平台 | 第100-103页 |
| ·分层服务结构 | 第100-102页 |
| ·后台服务进程 | 第102-103页 |
| ·上下文信息系统 | 第103-110页 |
| ·整体结构 | 第104-106页 |
| ·上下文表述 | 第106-108页 |
| ·基于XML 的上下文存储 | 第108-110页 |
| ·框架性能测试 | 第110-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第6章 结论与展望 | 第114-117页 |
| 参考文献 | 第117-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第126-127页 |
