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基于三维人体骨架模型的动作识别 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-10页 | | 第1章 绪论 | 第10-20页 | | ·课题研究的背景和意义 | 第10-14页 | | ·国内外研究现状及发展趋势 | 第14-17页 | | ·人体动作识别面临的问题 | 第17页 | | ·本文的主要研究内容及章节安排 | 第17-20页 | | 第2章 人体动作识别方法 | 第20-30页 | | ·动作特征提取 | 第20-23页 | | ·非模型方法 | 第21-22页 | | ·基于模型方法 | 第22-23页 | | ·动作识别 | 第23-29页 | | ·基于模板的方法 | 第23-25页 | | ·基于状态空间的方法 | 第25-27页 | | ·基于语义描述方法 | 第27页 | | ·常用识别方法的比较 | 第27-29页 | | ·本章小结 | 第29-30页 | | 第3章 三维人体骨架模型与动作数据库的建立 | 第30-40页 | | ·人体 3D 骨架模型构建 | 第30-33页 | | ·人体模型 | 第30-31页 | | ·3D 骨架模型建立 | 第31-33页 | | ·动作数据库的建立 | 第33-38页 | | ·人体动作捕获方法 | 第33-34页 | | ·Kinect 捕获人体骨架的归一化 | 第34-36页 | | ·YsuMan 3D 动作数据库 | 第36-38页 | | ·本章小结 | 第38-40页 | | 第4章 基于相空间追踪算法的单视角动作识别 | 第40-56页 | | ·特征提取及表示 | 第40-42页 | | ·相空间重构 | 第42-49页 | | ·植入延迟时间算法 | 第43-44页 | | ·植入维数算法 | 第44-45页 | | ·重构的相空间 | 第45-47页 | | ·相位图距离算法 | 第47-48页 | | ·加权训练 | 第48-49页 | | ·实验结果 | 第49-54页 | | ·MSR-Action3D Dataset | 第49-51页 | | ·YsuMan3D Dataset | 第51-54页 | | ·本章小结 | 第54-56页 | | 第5章 基于多角度的人体动作识别 | 第56-70页 | | ·人体骨架模型的特征 | 第56-64页 | | ·基于最小二乘法平面拟合的人体骨架模型特征提取 | 第57-58页 | | ·基于主成分分析的人体骨架模型特征提取 | 第58-61页 | | ·LS 与 PCA 特征提取结果比较 | 第61-63页 | | ·人体骨架模型动作特征提取 | 第63-64页 | | ·支持向量机训练 | 第64-65页 | | ·实验结果与分析 | 第65-68页 | | ·本章小结 | 第68-70页 | | 结论 | 第70-72页 | | 参考文献 | 第72-78页 | | 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第78-79页 | | 致谢 | 第79-80页 | | 作者简介 | 第80页 |
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论文编号BS2212193，这篇论文共80页
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