基于视频的人体运动跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·人体运动跟踪概述 | 第11-16页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·关键技术问题 | 第13页 |
| ·人体运动跟踪应用领域 | 第13-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第2章 相关理论 | 第18-25页 |
| ·贝叶斯理论 | 第18-20页 |
| ·粒子滤波理论 | 第20页 |
| ·运动跟踪的过程 | 第20-23页 |
| ·初始化阶段 | 第20-21页 |
| ·特征提取阶段 | 第21-22页 |
| ·跟踪阶段 | 第22-23页 |
| ·运动跟踪方法 | 第23-24页 |
| ·基于模型的人体运动跟踪方法 | 第23-24页 |
| ·基于学习模型的跟踪方法 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 一种基于多目视频的人体动作跟踪系统 | 第25-41页 |
| ·系统流程 | 第25-27页 |
| ·确定人体位置 | 第27-30页 |
| ·图像预处理 | 第28页 |
| ·分别按行和列统计人体像素 | 第28-30页 |
| ·人体模型的建立 | 第30-33页 |
| ·姿态描述 | 第30-32页 |
| ·人体模型定义 | 第32-33页 |
| ·图像特征提取 | 第33-35页 |
| ·轮廓特征提取 | 第34页 |
| ·获取边界特征 | 第34页 |
| ·梯度特征的获取 | 第34-35页 |
| ·获取颜色信息 | 第35页 |
| ·多信息组合局部优化算法 | 第35-40页 |
| ·局部优化过程 | 第36-38页 |
| ·特征组合 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第4章 实验测试与结果分析 | 第41-51页 |
| ·实验环境 | 第41-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-50页 |
| ·特征信息对消耗时间的影响 | 第42-45页 |
| ·粒子数目不同时消耗时间比较 | 第45页 |
| ·粒子数目不同时错误率比较 | 第45-46页 |
| ·比较标准和改进粒子滤波跟踪时间 | 第46-47页 |
| ·比较标准和改进粒子滤波整体错误率 | 第47-48页 |
| ·摄像机数目的不同错误率和时间的比较 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 附录 系统实现程序清单 | 第53-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第60页 |
