基于视频的人体行为表征及识别方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本论文研究内容及安排 | 第11-12页 |
| 第2章 基于视频的人体行为识别方法概述 | 第12-14页 |
| ·基本框架 | 第12页 |
| ·人体行为识别数据库介绍 | 第12-14页 |
| 第3章 人体运动目标的提取及预处理 | 第14-26页 |
| ·帧差法 | 第14-15页 |
| ·光流法 | 第15-17页 |
| ·光流场基本概念和原理 | 第15-16页 |
| ·Horb-Schunch算法 | 第16页 |
| ·实现步骤及实验结果 | 第16-17页 |
| ·背景减除法 | 第17-21页 |
| ·系统框架 | 第17-18页 |
| ·滤波预处理 | 第18-19页 |
| ·背景减除法及阈值分割 | 第19-21页 |
| ·背景减除法步骤及实验结果 | 第21页 |
| ·形态学处理 | 第21-23页 |
| ·边缘提取检测 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 人体运行行为特征提取 | 第26-49页 |
| ·特征选择和框架 | 第26-27页 |
| ·基于PCA的特征提取 | 第27-29页 |
| ·网格法特征提取 | 第29-33页 |
| ·特征提取方法 | 第29页 |
| ·K-Means特征序列化 | 第29-31页 |
| ·步骤及实验结果 | 第31-33页 |
| ·人体骨架特征提取 | 第33-39页 |
| ·特征序列化 | 第39-40页 |
| ·矢量量化与码表建立 | 第39-40页 |
| ·旋转距离匹配 | 第40页 |
| ·实验结果 | 第40-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于隐形马尔科夫模型的行为识别 | 第49-65页 |
| ·隐形马尔科夫模型 | 第49-59页 |
| ·数学背景 | 第49-50页 |
| ·HMM基础 | 第50-52页 |
| ·HMM的估计问题 | 第52-54页 |
| ·维特比算法 | 第54-55页 |
| ·HMM的训练 | 第55-57页 |
| ·HMM实现中的问题 | 第57-59页 |
| ·基于HMM的行为识别 | 第59-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 结束语 | 第65-67页 |
| ·全文总结 | 第65页 |
| ·工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
