人体行为描述与识别技术研究—硕士毕业论文下载

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人体行为描述与识别技术研究

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人体行为描述与识别技术研究

论文目录
摘要	第1-3页
Abstract	第3-6页
第一章绪论	第6-11页
· 选题背景	第6-7页
· 研究目的和意义	第7-8页
· 研究现状	第8-10页
· 全文研究内容及章节安排	第10-11页
第二章视频处理的基本理论与方法	第11-19页
· 人体运动目标区域检测	第11-17页
· 基于的光流法的人体目标检测	第11-12页
· 基于帧间差分算法的人体目标检测	第12-13页
· 基于背景减除算法的人体目标检测	第13-15页
· 基于混合高斯模型的人体目标检测	第15-16页
· 基于边缘检测的人体目标检测	第16-17页
· 视频帧图像预处理	第17-18页
· 图像腐蚀	第17-18页
· 基于最近邻插值法的图像压缩	第18页
· 本章小结	第18-19页
第三章基于freeman链码的人体行为描述算法	第19-33页
· 基于低层图像信息的行为描述算法	第19页
· 基于高层人体结构的行为描述算法	第19-20页
· freeman链码与人体行为轮廓描述	第20-23页
· freeman链码的定义	第20页
· 人体行为轮廓的链码表示	第20-21页
· 链码归一化	第21-22页
· 一阶差分链码	第22-23页
· 基于freemam链码的周期描述	第23-30页
· 标准化的拐点序列	第23-27页
· 人体行为轮廓的起始点和轮廓曲线方向	第27-28页
· 人体轮廓曲线拐点间的长度序列和夹角序列	第28-29页
· 人体行为轮廓曲线的匹配	第29-30页
· 其他描述算法对比研究	第30-32页
· 本章小结	第32-33页
第四章基于支持向量机的人体行为识别	第33-44页
· 基于模板匹配的行为识别算法	第33-34页
· 融合匹配算法	第33页
· 帧对帧匹配算法	第33-34页
· 基于状态空间的行为识别算法	第34-35页
· 基于支持向量机的人体行为识别	第35-41页
· 支持向量分类机的基本形式	第35-37页
· 支持向量分类机的基本性质	第37-39页
· 支持向量机的其他分类形式	第39-40页
· 算法加速	第40-41页
· 其他识别算法对比研究	第41-43页
· 朴素贝叶斯分类器	第41-42页
· 基于BP神经网络的分类器	第42-43页
· 本章小结	第43-44页
第五章实验结果与分析	第44-49页
· 数据库的选取与介绍	第44页
· 人体行为描述和识别实验结果与分析	第44-48页
· 人体行为描述实验结果与分析	第44-47页
· 人体行为识别实验结果与分析	第47-48页
· 本章小结	第48-49页
第六章结论与展望	第49-51页
致谢	第51-52页
参考文献	第52-57页
作者简介	第57页
攻读硕士学位期间研究成果	第57-58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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