基于视频序列的人体动作识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文主要内容与章节安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第12页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第12-14页 |
| 2 动作目标检测 | 第14-24页 |
| 2.1 帧间差分法 | 第14-15页 |
| 2.2 背景减除法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 均值背景法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 混合高斯背景建模 | 第16-19页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第19-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 动作特征提取与特征描述 | 第24-40页 |
| 3.1 光流场 | 第24-25页 |
| 3.2 光流计算 | 第25-32页 |
| 3.2.1 Horn-Schunck光流法 | 第25-28页 |
| 3.2.2 Lucas-Kanade光流法 | 第28-29页 |
| 3.2.3 金字塔光流法 | 第29-32页 |
| 3.3 特征描述 | 第32-36页 |
| 3.3.1 方向梯度直方图 | 第32-34页 |
| 3.3.2 光流方向直方图 | 第34-35页 |
| 3.3.3 加权光流直方图 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 动作训练与识别 | 第40-51页 |
| 4.1 支持向量机的工作原理 | 第40-44页 |
| 4.1.1 最优分类面 | 第40-43页 |
| 4.1.2 核函数 | 第43-44页 |
| 4.2 实验验证与分析 | 第44-50页 |
| 4.2.1 实验设置 | 第44-46页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第46-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-52页 |
| 5.1 本文总结 | 第51页 |
| 5.2 进一步工作 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简历 | 第56页 |
