基于多传感器联合的人体动作识别研究



基于多传感器联合的人体动作识别研究

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基于多传感器联合的人体动作识别研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-14页
第一章绪论	第14-19页
1.1 研究课题的背景和意义	第14-15页
1.2 课题的研究现状	第15-17页
1.3 论文研究内容	第17-18页
1.4 论文章节安排	第18-19页
第二章人体模型与分类算法综述	第19-36页
2.1 人体模型	第19-21页
2.1.1 人体运动概述	第19-20页
2.1.2 人体体段环节	第20页
2.1.3 人体骨架模型	第20-21页
2.2 人体运动数据的处理	第21-26页
2.2.1 数据坐标系变换	第22-24页
2.2.2 信号特征	第24-26页
2.3 决策树	第26-30页
2.3.1 基本算法	第26-27页
2.3.2 划分方法	第27-28页
2.3.3 剪枝	第28页
2.3.4 连续与缺失值	第28-29页
2.3.5 多变量决策树	第29-30页
2.4 支持向量机	第30-35页
2.4.1 基本型	第30-31页
2.4.2 对偶问题	第31-32页
2.4.3 SMO算法思想	第32-33页
2.4.4 核函数	第33-35页
2.5 本章小结	第35-36页
第三章动作分析研究和特征提取	第36-64页
3.1 技术动作分析	第36-43页
3.1.1 运球、跑动等动作分析	第38-40页
3.1.2 投篮、跳跃等动作分析	第40-42页
3.1.3 分析结论	第42-43页
3.2 小波分析	第43-54页
3.2.1 小波变换	第44-45页
3.2.2 小波函数	第45-46页
3.2.3 小波阈值去噪	第46-49页
3.2.4 去噪方案选择	第49-54页
3.2.5 去噪小结	第54页
3.3 特征选取	第54-63页
3.3.1 起跳与跳投特征	第54-59页
3.3.2 投篮与运球动作特征	第59-61页
3.3.3 行走与跑动特征	第61-62页
3.3.4 特征提取小结	第62-63页
3.4 本章小结	第63-64页
第四章多传感器识别系统结构介绍	第64-77页
4.1 系统构造	第64-66页
4.1.1 系统总体架构	第64页
4.1.2 传输技术选择	第64-66页
4.2 数据采集模块	第66-68页
4.3 数据预处理模块	第68-72页
4.3.1 数据校验	第70-71页
4.3.2 传感器原始数据提取	第71-72页
4.4 算法模块	第72-76页
4.5 本章小结	第76-77页
第五章动作识别结果评估	第77-91页
5.1 实验条件和方法	第77-80页
5.1.1 数据采样	第77页
5.1.2 数据采集场景选择	第77页
5.1.3 坐标系校准方法	第77-78页
5.1.4 传感器数据误差评估	第78-79页
5.1.5 实验对象	第79页
5.1.6 起跳高度测量估计	第79页
5.1.7 实验PC配置	第79-80页
5.2 实验结果	第80-88页
5.2.1 计时方式	第80页
5.2.2 失重特征提取结果	第80-81页
5.2.3 特征向量提取结果	第81-82页
5.2.4 决策树分类结果	第82-85页
5.2.5 SVM分类器分类结果	第85-88页
5.3 结果评估	第88-89页
5.4 本章小结	第89-91页
5.4.1 内容小结	第89页
5.4.2 课题结论	第89-91页
第六章总结与展望	第91-93页
6.1 总结	第91页
6.2 展望	第91-93页
致谢	第93-94页
参考文献	第94-97页
攻读研究生学位期间的研究成果	第97页

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