基于流形学习的人体运动姿势识别

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1人运动的视觉分析研究现状

1.2人运动的视觉分析研究意义

1.3流形学习方法简介

1.4本人所做工作以及论文内容安排

第2章图像序列预处理

2.1运动人体目标检测

2.1.1提取前景运动目标

2.1.2阴影以外干扰因素的去除

2.1.3阴影的去除

2.2运动人体目标轮廓序列的规范化

2.2.1运动人体目标轮廓高度的归一化

2.2.2运动人体目标垂直方向中心线的确定

2.3 小结

第3章流形学习方法

3.1流形的定义及数据降维方法概述

3.2线性降维方法

3.2.1主成分分析(PCA)

3.2.2线性判别式分析(LDA)

3.3非线性降维方法

3.3.1多维尺度分析(MDS)

3.3.2局部线性嵌入(LLE)

3.3.3等距映射(Isomap)

3.3.4拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps)

3.3.5局部保持映射(LPP)

3.4小结

第4章局部线性嵌入方法在人体运动姿势识别中的应用

4.1样本数据库的建立

4.2数据降维

4.2.1局部线性嵌入算法参数的确定

4.2.2数据降维实验结果

4.3基于平均Hausdorff距离的识别方法

4.3.1平均Hausdorff距离识别算法介绍

4.3.2利用平均Hausdorff距离对运动姿势的判别

4.4基于高斯模型的识别方法

4.4.1高斯模型的建立

4.4.2利用高斯模型对运动姿势的判别

4.5基于隐式马尔可夫模型的识别方法

4.5.1隐式马尔可夫模型介绍

4.5.2利用隐式马尔可夫模型对运动姿势的判别

4.6 小结

第5章总结与展望

参考文献

攻读学位期间公开发表论文

致谢

研究生履历