基于视觉的人体跟踪与动作分析研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·人体跟踪的概念及应用 | 第10-12页 |
| ·概念 | 第10页 |
| ·应用分析 | 第10-11页 |
| ·研究难点 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·国外研究现状 | 第13页 |
| ·人体跟踪系统框架 | 第13-15页 |
| ·整体设计 | 第13-14页 |
| ·约束假设 | 第14-15页 |
| ·研究内容和结构 | 第15-16页 |
| 第2章 摄像机及人体模型建立 | 第16-26页 |
| ·摄像机模型 | 第16-20页 |
| ·针孔模型 | 第16-17页 |
| ·摄像机内外参数 | 第17-19页 |
| ·摄像机定标 | 第19-20页 |
| ·人体几何建模 | 第20-25页 |
| ·塑造人体模型 | 第21-23页 |
| ·模型的参数转化 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 运动跟踪系统的初始化 | 第26-35页 |
| ·前景提取 | 第26-28页 |
| ·人体检测 | 第28-32页 |
| ·人脸检测 | 第29-31页 |
| ·躯体检测 | 第31-32页 |
| ·三维人体姿态重建 | 第32-34页 |
| ·三维空间人体模型坐标 | 第32-33页 |
| ·三维姿态重建 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 人体跟踪算法设计 | 第35-41页 |
| ·观测模型建立 | 第35-37页 |
| ·特征提取 | 第35-37页 |
| ·误差估计函数 | 第37页 |
| ·基于粒子滤波的人体跟踪算法 | 第37-40页 |
| ·人体跟踪算法 | 第37-38页 |
| ·粒子滤波原理 | 第38页 |
| ·人体跟踪的粒子滤波算法设计 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第41-47页 |
| ·系统构建 | 第41页 |
| ·硬件平台 | 第41页 |
| ·软件工具 | 第41页 |
| ·软件模块分析 | 第41-44页 |
| ·摄像机定标 | 第41-42页 |
| ·模型的自动初始化 | 第42-43页 |
| ·人体跟踪和动作分析 | 第43-44页 |
| ·实验和结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 结束语 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
