基于关节模型的人体动作识别方法研究
| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 人体动作识别应用背景 | 第14-15页 |
| 1.2 动作特征提取研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 人体动作识别研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.1 基于模板的动作识别方法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 基于概率统计的动作识别方法 | 第17-18页 |
| 1.3.3 基于语法的动作识别方法 | 第18页 |
| 1.3.4 动作识别方法比较 | 第18-19页 |
| 1.4 动作识别图像数据库 | 第19-20页 |
| 1.5 课题意义及研究内容 | 第20-22页 |
| 1.5.1 课题研究意义 | 第20页 |
| 1.5.2 课题主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 基于斜率约束的人体骨架特征提取 | 第22-38页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 运动目标检测 | 第22-24页 |
| 2.2.1 基于平均背景模型的背景差分法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于OTSU算法的图像分割及孔洞填充 | 第23-24页 |
| 2.3 人体骨架的细化 | 第24-30页 |
| 2.3.1 Hilditch细化算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 索引表细化算法 | 第25-27页 |
| 2.3.3 Zhang并行细化算法 | 第27-28页 |
| 2.3.4 基于数学形态学的细化算法 | 第28-30页 |
| 2.4 基于长度约束的毛刺剪除方法 | 第30-34页 |
| 2.4.1 人体骨架毛刺分析 | 第31-32页 |
| 2.4.2 长度约束的毛刺剪除 | 第32-33页 |
| 2.4.3 长度约束毛刺剪除结果 | 第33-34页 |
| 2.5 斜率约束的人体骨架毛刺剪除 | 第34-36页 |
| 2.5.1 长度和斜率约束的毛刺剪除 | 第34-35页 |
| 2.5.2 人体骨架毛刺剪除结果 | 第35-36页 |
| 2.6 人体骨架特征提取结果 | 第36-37页 |
| 2.7 小结 | 第37-38页 |
| 第三章 序列图像中的人体关节点定位 | 第38-50页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 关节定位方法总体设计 | 第38页 |
| 3.3 基于八邻域的骨架端点定位 | 第38-40页 |
| 3.4 改进的链码遍历躯干端点定位 | 第40-43页 |
| 3.4.1 遍历法定位躯干端点 | 第40-41页 |
| 3.4.2 基于改进模板的遍历 | 第41-43页 |
| 3.5 基于关节比例的四肢拐点定位 | 第43-45页 |
| 3.5.1 最大三角形面积法 | 第43-44页 |
| 3.5.2 关节比例定位四肢拐点 | 第44-45页 |
| 3.6 基于光流跟踪的人体关节点定位 | 第45-47页 |
| 3.6.1 LK光流跟踪算法 | 第45-47页 |
| 3.6.2 LK光流法定位关节点 | 第47页 |
| 3.7 关节定位结果 | 第47-49页 |
| 3.8 小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于动态时间规整算法的人体动作识别 | 第50-58页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 DTW算法原理 | 第50-53页 |
| 4.2.1 DTW算法基本思想 | 第50-52页 |
| 4.2.2 DTW算法的优化 | 第52-53页 |
| 4.3 基于DTW算法的人体动作识别 | 第53-56页 |
| 4.3.1 基于加权归一化的动作特征表达 | 第53-55页 |
| 4.3.2 基于DTW距离的动作识别 | 第55-56页 |
| 4.4 小结 | 第56-58页 |
| 第五章 人体动作识别实验结果 | 第58-64页 |
| 5.1 人体动作识别程序设计 | 第58-59页 |
| 5.2 人体关节特征提取结果 | 第59-61页 |
| 5.3 动作特征表达结果 | 第61-62页 |
| 5.4 人体动作识别结果 | 第62-63页 |
| 5.5 小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第75-76页 |
