基于深度信息的人体关节点定位算法研究

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基于深度信息的人体关节点定位算法研究

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基于深度信息的人体关节点定位算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 课题研究背景	第9-10页
1.2 课题研究现状	第10-13页
1.3 主要研究内容	第13-14页
1.4 论文结构安排	第14-15页
第2章随机森林分类器	第15-26页
2.1 引言	第15页
2.2 分类器简介	第15-17页
2.3 决策树	第17-21页
2.3.1 特征属性选择	第17-19页
2.3.2 决策树的构造与分类	第19-20页
2.3.3 决策树的过拟合	第20-21页
2.4 基于决策树的随机森林	第21-25页
2.4.1 随机森林构造	第22-24页
2.4.2 随机森林分类	第24页
2.4.3 随机森林评估方法	第24-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第3章人体关节点定位算法	第26-41页
3.1 引言	第26页
3.2 基于图像处理的关节点定位算法	第26-28页
3.3 基于随机森林的关节点定位算法	第28-29页
3.4 深度数据预处理	第29页
3.5 颜色标注深度图像	第29-32页
3.6 局域差值特征	第32-35页
3.7 随机森林分类器设计	第35-38页
3.7.1 分类器参数优化	第35-38页
3.7.2 分类器模型创建	第38页
3.8 质心提取方法	第38-39页
3.9 本章小结	第39-41页
第4章关节点定位算法实现及性能分析	第41-55页
4.1 引言	第41页
4.2 关节点定位算法实现框架	第41-42页
4.3 实验数据采集	第42-47页
4.3.1 Kinect传感器组成结构	第42-43页
4.3.2 深度数据获取原理	第43-45页
4.3.3 深度数据的获取与显示	第45-47页
4.4 实验环境及参数设定	第47-48页
4.5 关节点定位算法性能分析	第48-54页
4.5.1 结果定性分析	第48-51页
4.5.2 结果定量分析	第51-54页
4.5.3 关节点定位的适用场景	第54页
4.6 本章小结	第54-55页
结论	第55-56页
参考文献	第56-60页
攻读硕士期间发表的论文及其它成果	第60-62页
致谢	第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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