基于深度图像和骨骼数据的人体动作识别



基于深度图像和骨骼数据的人体动作识别

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基于深度图像和骨骼数据的人体动作识别

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
1 绪论	第11-18页
1.1 课题研究背景和意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 传统的人体动作识别方法	第12-13页
1.2.2 基于深度数据的人体动作识别方法	第13-15页
1.2.3 人体动作识别数据库	第15页
1.3 人体动作识别面临的挑战	第15-16页
1.4 研究内容与组织结构	第16-18页
2 人体动作识别方法研究	第18-23页
2.1 运动目标的检测	第18-19页
2.2 动作特征的提取	第19-21页
2.2.1 轮廓和剪影特征	第19-20页
2.2.2 时空兴趣特征点	第20页
2.2.3 局部描述符	第20页
2.2.4 本文中的运动特征	第20-21页
2.3 人体动作的识别	第21-22页
2.4 本章小结	第22-23页
3 基于骨骼数据的动作识别算法	第23-35页
3.1 人体骨骼模型	第24-28页
3.1.1 骨骼空间位置模型	第25-26页
3.1.2 骨骼运动模型	第26-27页
3.1.3 骨骼角度模型	第27-28页
3.2 降维方法	第28-30页
3.2.1 线性子空间降维方法	第28-30页
3.3 隐马尔科夫模型	第30-31页
3.3.1 概率图模型	第30页
3.3.2 隐马尔科夫模型	第30-31页
3.4 实验	第31-34页
3.5 本章小结	第34-35页
4 基于深度图像的快速识别算法	第35-45页
4.1 深度运动特征提取	第35-38页
4.2 SVM分类器	第38-39页
4.3 实验结果分析	第39-44页
4.3.1 MSR Action3D数据库上的实验与分析	第40-43页
4.3.2 MSR Gesture3D数据库上的实验与分析	第43-44页
4.4 本章小结	第44-45页
5 基于时空金字塔的人体动作识别算法	第45-58页
5.1 时间深度模型	第45-48页
5.1.1 自适应时间能量金字塔	第45-48页
5.1.2 时间深度模型（TDM）	第48页
5.2 TDM-SPHOG描述符	第48-50页
5.2.1 HOG运算符	第49页
5.2.2 空间金字塔方向梯度直方图（SPHOG）	第49-50页
5.3 协同表示	第50-52页
5.4 实验结果分析	第52-57页
5.4.1 MSR Action3D数据库上的实验与分析	第52-56页
5.4.2 MSR Gesture3D数据库上的实验与分析	第56-57页
5.5 本章小结	第57-58页
6 总结与展望	第58-60页
6.1 工作总结	第58-59页
6.2 未来工作展望	第59-60页
参考文献	第60-64页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果	第64-65页
致谢	第65页

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