声明
摘要
第1章 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
1.2 人体姿态估计的研究现状
1.2.1 基于模型的人体姿态估计
1.2.2 无模型的姿态估计方法
1.3 人体姿态估计研究的难点
1.4 本文研究的主要内容
第2章 数据预处理
2.1 数据集选择
2.2 扩展数据集和关节点分割
2.3 聚类算法
2.3.1 聚类算法分类
2.3.2 K-means算法
2.3.3 基于K均值的图像块聚类
2.4 聚类结果分析
2.5 本章小结
第3章 深度空间变换卷积神经网络的设计
3.1 卷积神经网络的提出
3.2 卷积神经网络的特点
3.3 网络模型的优化
3.3.1 提高模型泛化能力的方法
3.3.2 空间变换卷积神经网络
3.3.3 本文的网络模型设计
3.4 实验仿真及结果分析
3.5 本章小结
第4章 关节分类算法实现
4.1 支持向量机
4.2 构建SVM的得分函数
4.3 参数学习
4.4 实验仿真与分析
4.4.1 实验结果评价标准
4.4.2 实验结果
4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢