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单目视频人体运动分析技术研究

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单目视频人体运动分析技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-15页
第一章 绪论第15-28页
  1.1 研究背景第15-18页
  1.2 研究现状与挑战第18-21页
    1.2.1 研究现状第18-20页
    1.2.2 研究挑战第20-21页
  1.3 本文研究思路第21-25页
    1.3.1 问题的提出第22-24页
    1.3.2 研究方案第24-25页
  1.4 本文研究工作第25-28页
    1.4.1 本文工作第25-27页
    1.4.2 论文结构第27-28页
第二章 人体运动分析技术综述第28-41页
  2.1 概述第28-29页
  2.2 建模第29-32页
    2.2.1 人体视觉特征建模第29-30页
    2.2.2 人体骨架外观建模第30-31页
    2.2.3 相似度函数第31-32页
    2.2.4 运动先验知识第32页
  2.3 姿态估计方法第32-35页
    2.3.1 基于优化的方法第32-33页
    2.3.2 基于学习的方法第33-34页
    2.3.3 基于实例的方法第34页
    2.3.4 检测与组装方法第34-35页
  2.4 姿态跟踪方法第35-38页
    2.4.1 滤波方法第36-37页
    2.4.2 运动模型第37页
    2.4.3 批处理方法第37-38页
    2.4.4 混合方法第38页
  2.5 讨论第38-40页
    2.5.1 测试数据集和评价机制第38-39页
    2.5.2 研究现状小结第39-40页
    2.5.3 未来研究方向第40页
  2.6 本章小结第40-41页
第三章 运动分析的实例学习方法第41-61页
  3.1 引言第41-43页
  3.2 人体视觉特征提取与表示第43-48页
    3.2.1 人体视觉特征提取第43-46页
    3.2.2 人体视觉特征表示第46-48页
  3.3 实例学习运动分析方法第48-52页
    3.3.1 姿态候选集生成第48-50页
    3.3.2 姿态建模第50-51页
    3.3.4 运动分析过程第51-52页
  3.4 实验结果与分析第52-60页
    3.4.1 人体视觉特征检测结果第53-56页
    3.4.2 实例运动分析方法结果第56-60页
  3.5 本章小结第60-61页
第四章 运动分析的子空间构造方法第61-79页
  4.1 引言第61-62页
  4.2 子空间构造方法第62-63页
  4.3 姿态子空间分析第63-68页
    4.3.1 问题描述第63-65页
    4.3.2 子空间分析的主成分分析方法第65-66页
    4.3.3 子空间分析的流形学习方法第66-68页
  4.4 进化计算姿态优化方法第68-70页
    4.4.1 姿态编码第69页
    4.4.2 双向轮廓相似度函数第69-70页
  4.5 姿态估计与姿态跟踪第70-72页
    4.5.1 姿态估计方法第70-71页
    4.5.2 姿态跟踪方法第71-72页
  4.6 实验结果与分析第72-78页
    4.6.1 实验设计第73页
    4.6.2 姿态估计结果第73-76页
    4.6.3 姿态跟踪结果第76-78页
  4.7 本章小结第78-79页
第五章 运动分析的子空间优化方法第79-109页
  5.1 引言第79-80页
  5.2 基于退火粒子群优化的姿态优化方法第80-83页
    5.2.1 粒子群算法第81-82页
    5.2.2 退火粒子群优化姿态优化方法第82-83页
  5.3 基于免疫遗传的姿态优化方法第83-88页
    5.3.1 遗传算子设计第85-86页
    5.3.2 疫苗和免疫算子设计第86-87页
    5.3.3 免疫遗传姿态优化方法第87-88页
  5.4 基于克隆选择的姿态优化方法第88-92页
    5.4.1 克隆选择算法第89-90页
    5.4.2 免疫算子设计第90-91页
    5.4.3 克隆选择姿态优化方法第91-92页
  5.5 实验结果与分析第92-108页
    5.5.1 退火粒子群优化运动分析方法第92-96页
    5.5.2 免疫遗传运动分析方法第96-100页
    5.5.3 克隆选择运动分析方法第100-108页
  5.6 本章小结第108-109页
第六章 运动编辑的姿态建模方法第109-123页
  6.1 引言第109-110页
  6.2 姿态建模方法概述第110-111页
  6.3 人体姿态交互建模方法第111-115页
    6.3.1 草图输入与处理第111-112页
    6.3.2 组件化骨架识别第112-113页
    6.3.3 参数驱动的姿态模型生成第113-115页
  6.4 运动姿态交互编辑方法第115-118页
    6.4.1 模型的姿态编辑第115-116页
    6.4.2 模型的风格化编辑第116-117页
    6.4.3 人体动画编辑第117-118页
  6.5 实验结果与分析第118-122页
    6.5.1 草图人体姿态模型生成第119页
    6.5.2 三维人体姿态模型编辑第119-120页
    6.5.3 人体动画生成实验第120-121页
    6.5.4 人体动画编辑实验第121-122页
  6.6 本章小结第122-123页
第七章 总结与展望第123-127页
  7.1 本文工作总结第123-125页
  7.2 下一步研究方向第125-127页
参考文献第127-135页
致谢第135-136页
附录A 博士期间参与的项目和成果鉴定第136-137页
附录B 博士期间发表的学术论文和专利第137-139页

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