图像序列中人的姿态估计与动作识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 插图目录 | 第11-13页 |
| 表格目录 | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-18页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构 | 第17-18页 |
| 第2章 姿态估计与动作识别研究现状 | 第18-32页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·三维人体姿态估计 | 第19-24页 |
| ·自底向上基于表象的估计方法 | 第19-21页 |
| ·自顶向下基于模型的估计方法 | 第21-23页 |
| ·结合自底向上和自顶向下的估计方法 | 第23-24页 |
| ·动作识别 | 第24-30页 |
| ·动作描述方法 | 第24-27页 |
| ·识别方法 | 第27-30页 |
| ·研究难点 | 第30-32页 |
| 第3章 非线性流形空间中的三维人体姿态估计 | 第32-46页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·相关工作 | 第33页 |
| ·人体运动的非线性流形空间 | 第33-36页 |
| ·基于学习的姿态估计 | 第36-38页 |
| ·映射函数建模 | 第37页 |
| ·低维流形空间的概率分布建模 | 第37-38页 |
| ·映射函数的参数学习 | 第38页 |
| ·实验 | 第38-45页 |
| ·三维人手姿态估计 | 第38-42页 |
| ·三维人体姿态估计 | 第42-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于语义反馈的三维人体姿态估计 | 第46-64页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·相关工作 | 第46-47页 |
| ·语义知识建模 | 第47-51页 |
| ·局部语义知识 | 第47-50页 |
| ·全局语义知识 | 第50-51页 |
| ·语义知识反馈 | 第51-53页 |
| ·局部语义知识反馈 | 第51-52页 |
| ·全局语义知识反馈 | 第52-53页 |
| ·语义反馈用于姿态估计 | 第53-58页 |
| ·基于Hausdorff 距离的动作识别 | 第54-56页 |
| ·基于局部语义反馈和全局语义反馈的姿态估计 | 第56-58页 |
| ·实验 | 第58-61页 |
| ·实验设计 | 第58页 |
| ·结果分析与比较 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-64页 |
| 第5章 基于增量判别相关分析的动作识别 | 第64-80页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·相关工作 | 第64-66页 |
| ·增量判别典型相关分析 | 第66-69页 |
| ·更新总典型相关矩阵 | 第66-67页 |
| ·更新类间典型相关矩阵 | 第67-68页 |
| ·更新判别矩阵 | 第68-69页 |
| ·半监督增量判别典型相关分析 | 第69-70页 |
| ·实验 | 第70-79页 |
| ·Weizmann 行为库实验 | 第70-74页 |
| ·KTH 行为库实验 | 第74-77页 |
| ·鲁棒识别实验 | 第77-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第6章 融合时空兴趣点的多特征用于动作识别 | 第80-94页 |
| ·引言 | 第80页 |
| ·相关工作 | 第80-81页 |
| ·时空兴趣点的检测及其表观模型 | 第81-82页 |
| ·时空兴趣点的时空分布模型 | 第82-87页 |
| ·基于多核学习的特征融合 | 第87-88页 |
| ·实验 | 第88-92页 |
| ·人体行为库 | 第88-89页 |
| ·实验设计 | 第89-90页 |
| ·结果分析与比较 | 第90-92页 |
| ·小结 | 第92-94页 |
| 第7章 结论与展望 | 第94-98页 |
| ·工作总结 | 第94-95页 |
| ·未来工作展望 | 第95-98页 |
| 参考文献 | 第98-110页 |
| 致谢 | 第110-112页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第112-114页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第114-116页 |
| 作者简介 | 第116页 |
