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基于視覺信息的人體跟蹤與行為分析研究 版權信息
- ISBN：9787030575036
- 條形碼：9787030575036 ; 978-7-03-057503-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于視覺信息的人體跟蹤與行為分析研究 內容簡介
基于視覺信息的人體跟蹤與行為分析技術是人機交互領域的研究，是目前國內外廣泛關注的研究熱點。該技術涉及計算機視覺、人工智能、圖像處理、圖像理解、機器學習、統計學等諸多領域，研究內容十分廣泛。姜新波，王國鋒，孫述和，原達，李晉江編著的《基于視覺信息的人體跟蹤與行為分析研究》適合從事人體跟蹤和人體行為分析的科研人員閱讀，也可作為高等學校相關專業研究生的教學用書。
基于視覺信息的人體跟蹤與行為分析研究 目錄
前言
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究現狀、存在的問題和挑戰
1.2.1 基于視頻的二維跟蹤研究
1.2.2 基于視頻的三維跟蹤研究
1.2.3 基于視頻的裝配解析研究
1.2.4 Kinect工作原理
1.2.5 基于視頻序列的人體行為識別方法
1.2.6 基于深度圖序列的人體行為識別方法
1.2.7 基于三維骨架序列的人體行為識別方法
1.3 本書結構
第2章 變換矩陣的李代數表示
2.1 變換矩陣
2.2 仿射變換矩陣的李代數表示
2.2.1 仿射變換矩陣的李代數
2.2.2 幾何性質與約束
2.3 基于李代數表示的剛體變換矩陣插值算法
2.3.1 算法總體過程
2.3.2 計算物體剛體變換矩陣T
2.3.3 計算T的李代數表示
2.3.4 李代數空間的線性插值
2.3.5 計算插值后的物體剛體變換矩陣
2.4 實驗結果
2.5 本章小結
第3章 基于稀疏和局部線性編碼的目標二維跟蹤
3.1 方法概述
3.2 能量函數下的粒子濾波模型
3.2.1 狀態空間模型
3.2.2 外觀空間模型
3.2.3 模板的稀疏表示模型
3.3 基于稀疏和局部線性編碼的跟蹤模型
3.3.1 基于稀疏編碼的跟蹤模型
3.3.2 基于局部線性編碼的跟蹤模型
3.3.3 目標模板更新
3.4 其他外觀表示模型
3.4.1 *小軟閾值平方外觀表示模型
3.4.2 自適應結構的局部稀疏外觀表示模型
3.5 實驗結果
3.5.1 性能分析
3.5.2 Benchmark測試
3.5.3 討論
3.6 本章小結
第4章 基于全局優化搜索的目標三維跟蹤
4.1 方法概述
4.2 問題描述
4.3 基于全局優化的對應點搜索算法
4.3.1 能量函數
4.3.2 候選對應點
4.3.3 顏色概率值模型
4.3.4 圖模型
4.3.5 討論
4.4 實驗結果
4.4.1 實現細節
4.4.2 定量分析
4.4.3 定性分析
4.4.4 局限性
4.5 本章小結
第5章 基于裝配規則的物體裝配技術
5.1 方法概述
5.2 系統總體設計
5.3 基于裝配規則的在線推斷算法
5.3.1 數據庫的創建
5.3.2 在線推斷算法
5.3.3 活動部件識別算法
5.3.4 組件裝配算法
5.3.5 組件跟蹤算法
5.4.實驗結果和討論
5.4.1 裝配指導
5.4.2 三維動畫和標注的生成
5.4.3 局限性
5.5 本章小結
第6章 基于分層模型的人體行為識別
6.1 問題及方法概述
6.2 分層模型
6.3 分類特征
6.3.1 相對位置特征
6.3.2 傅里葉時間金字塔
6.4 實驗結果
6.5 本章小結
第7章 基于向量空間的實時人體行為識別
7.1 問題及方法概述
7.2 時空特征
7.2.1 運動特征
7.2.2 相對位置特征
7.2.3 特征聚類
7.3 加權算法
7.3.1 方差加權法
7.3.2 熵加權法
7.4 分類
7.5 實驗結果
7.5.1 UCFKinect行為數據庫
7.5.2 MSRC-12手勢數據庫
7.6 本章小結
第8章 基于加權圖和全局*優相似性匹配的人體行為識別
8.1 問題及方法概述
8.2 時空特征
8.3 加權圖的構成
8.3.1 提取加權圖的頂點
8.3.2 計算加權圖邊的權重
8.4 基于序列匹配的分類
8.5 實驗結果
8.5.1 微軟MSRC-12手勢數據庫
8.5.2 UCFKinect行為數據庫
8.6 本章小結
參考文獻
展開全部
基于視覺信息的人體跟蹤與行為分析研究 作者簡介
姜新波博士，山東工商學院計算機科學與技術學院，數字媒體技術教研室專業負責人，AcM濟南分會執行委員。主要研究方向為人機交互與虛擬現實、計算機視覺等；主持山東省軟件工程重點實驗室基金1項，山東省高校科研計劃1項，作為重要成員參與多項國家自然科學基金的研究；在The visual computer ，Multimedia toalsand applications等SCI期刊發表多篇論文。
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