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基于视觉的人体行为识别

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基于视觉的人体行为识别

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-13页
1.1 课题研究背景及意义	第9页
1.2 课题的国内外研究现状	第9-10页
1.3 研究的难点	第10-11页
1.4 本文研究主要内容	第11页
1.5 本文的基本工作及框架	第11-13页
第二章基于视觉的人体行为识别的关键技术综述	第13-22页
2.1 概述	第13页
2.2 人体行为分析基本流程	第13-14页
2.3 运动目标检测	第14-16页
2.3.1 背景差分法	第14页
2.3.2 帧间差分法	第14-15页
2.3.3 光流法	第15页
2.3.4 阈值分割	第15-16页
2.4 运动目标特征提取	第16-19页
2.4.1 基于颜色特征	第16-17页
2.4.2 基于纹理特征	第17-18页
2.4.3 基于形状特征	第18页
2.4.4 基于融合特征	第18-19页
2.5 运动目标的分类识别	第19-21页
2.5.1 基于模板匹配算法	第19-20页
2.5.2 基于状态空间算法	第20-21页
2.5.3 基于神经网络	第21页
2.6 本章小结	第21-22页
第三章人体行为目标检测	第22-27页
3.1 OTSU全局阈值的改进算法	第22-25页
3.2 背景差分法目标分割	第25-26页
3.3 本章小结	第26-27页
第四章基于视觉的人体行为特征提取算法	第27-45页
4.1 算法概述	第27页
4.2 SIFT特征提取	第27-34页
4.3 HOG特征提取	第34-38页
4.4 PCA特征降维	第38-40页
4.5 傅里叶变换特征提取	第40-42页
4.6 光流法提取运动轨迹	第42-44页
4.7 特征融合	第44页
4.8 本章小结	第44-45页
第五章人体行为识别	第45-55页
5.1 SVM概述	第45页
5.2 SVM的引入	第45-46页
5.3 SVM分类识别算法	第46-50页
5.3.1 线性可分问题	第46-48页
5.3.2 线性不可分	第48页
5.3.3 非线性	第48-49页
5.3.4 核函数的选择	第49-50页
5.3.5 SVM在人体行为识别中的应用	第50页
5.4 实验过程、结果及分析	第50-54页
5.4.1 实验准备与介绍	第50-52页
5.4.2 实验结果数据统计	第52-54页
5.5 本章小结	第54-55页
第六章总结与展望	第55-57页
6.1 论文总结及结果分析	第55页
6.2 研究工作展望	第55-57页
致谢	第57-58页
参考文献	第58-62页
作者简介	第62-63页
攻读学位期间研究成果	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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