基于背景剪除和隐马尔可夫模型的人体动作识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·研究意义 | 第7-9页 |
| ·国内外的研究水平和现状 | 第9-14页 |
| ·人体动作识别研究面临的挑战 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 隐马尔可夫模型概述及OpenCV实现 | 第17-30页 |
| ·HMM基本思想 | 第17-18页 |
| ·Markov链 | 第17-18页 |
| ·HMM基本算法 | 第18-20页 |
| ·前后向算法 | 第18页 |
| ·Viterbi算法 | 第18-19页 |
| ·Baum-Welch算法 | 第19-20页 |
| ·OpenCV概述 | 第20-24页 |
| ·什么是OpenCV | 第20页 |
| ·OpenCV库的特点及组成 | 第20-21页 |
| ·OpenCV的搭建 | 第21-22页 |
| ·隐马尔科夫模型中的基本结构介绍 | 第22-24页 |
| ·二值图像的数学形态学 | 第24-26页 |
| ·腐蚀与膨胀 | 第25-26页 |
| ·用OpenCV实现腐蚀、膨胀、开闭运算 | 第26-29页 |
| ·腐蚀和膨胀 | 第26-27页 |
| ·开启和闭合 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于EHMM模型的特定动作的识别算法 | 第30-49页 |
| ·EHMM概述 | 第30页 |
| ·算法整体的流程设计 | 第30-31页 |
| ·高斯背景剪除方法 | 第31-36页 |
| ·运动检测的一般方法 | 第32页 |
| ·高斯背景模型的原理 | 第32-34页 |
| ·高斯混合模型在OpenCV中的应用 | 第34-36页 |
| ·特征提取及识别 | 第36-40页 |
| ·背景减除后的人体动作图的构造 | 第36-37页 |
| ·e-HMM模型的训练 | 第37-40页 |
| ·匹配和分类 | 第40页 |
| ·OpenCV实现e-HMM | 第40-48页 |
| ·OpenCV中的相关函数 | 第41-44页 |
| ·嵌入式HMM训练核心代码(部分代码) | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 实验、分析和讨论 | 第49-56页 |
| ·实验环境 | 第49-53页 |
| ·EHMM算法实验 | 第53-54页 |
| ·对比试验 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结和展望 | 第56-59页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
