| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第8页 |
| ·运动分析研究状况及分析 | 第8-9页 |
| ·人体运动分析系统构成 | 第9-10页 |
| ·难点与发展趋势 | 第10-12页 |
| ·开发平台介绍 | 第12-15页 |
| ·OpenCV简介 | 第12-13页 |
| ·OpenCV在运动分析的应用 | 第13页 |
| ·VS2008介绍 | 第13-14页 |
| ·MFC介绍 | 第14页 |
| ·DirectShow介绍 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 目标检测 | 第16-26页 |
| ·目标检测概述 | 第16页 |
| ·数字图像处理技术 | 第16-20页 |
| ·背景差分 | 第20-24页 |
| ·混合高斯模型的运动检测 | 第20-22页 |
| ·动态阂值的背景差分法 | 第22-24页 |
| ·帧间差分法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 运动跟踪 | 第26-33页 |
| ·运动跟踪概述 | 第26-27页 |
| ·人体星型骨架特征的跟踪方法 | 第27-33页 |
| ·轮廓提取与计算人体重心 | 第29-30页 |
| ·四肢头部端点提取 | 第30-31页 |
| ·人体星型骨架归一化 | 第31-32页 |
| ·星型骨架特征的比较方法 | 第32-33页 |
| 第四章 隐马尔可夫模型的行为理解 | 第33-46页 |
| ·马尔可夫链及隐马尔可夫模型 | 第33-35页 |
| ·马尔可夫链 | 第33-34页 |
| ·隐马尔科夫模型(HMM) | 第34-35页 |
| ·HMM的三个基本问题 | 第35-39页 |
| ·前后-后向(forward-backward)算法 | 第36-38页 |
| ·Viterbi算法 | 第38页 |
| ·Baum-Welch估计算法 | 第38-39页 |
| ·HMM对人体运动识别的建模 | 第39-41页 |
| ·实验 | 第41-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 粒子群优化人体星型骨架的矢量量化 | 第46-52页 |
| ·LBG算法 | 第47页 |
| ·粒子群优化算法 | 第47-50页 |
| ·粒子群算法思想的起源 | 第47-48页 |
| ·粒子群算法 | 第48-49页 |
| ·粒子群改进人体星型骨架特征矢量量化 | 第49-50页 |
| ·对比实验 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结和展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58页 |