声明
摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 人体跌倒检测现状研究
1.2.1 基于穿戴式传感器的人体跌倒检测
1.2.2 基于环境布设传感器的人体跌倒检测
1.2.3 基于计算机视觉的人体跌倒检测
1.3 基于视觉信息的人体跌倒检测算法存在的问题
1.4 本文主要工作
1.5 章节安排
第二章 基于视觉信息的人体跌倒检测算法
2.1 基于时空特征的人体形状建模实现人体跌倒检测
2.2 基于人体形状静止/变化的人体跌倒检测
2.3 基于姿势的人体跌倒检测
2.4 基于头部三维位置分析的人体跌倒检测
2.5 本章小结
第三章 利用Kinect实现人体跌倒检测算法
3.1 Kinect摄像头简介
3.1.1 Kinect的结构组成
3.1.2 Kinect SDK简介及技术架构
3.1.3 Kinect应用领域
3.2 基于深度图像的人体跌倒检测
3.2.1 曲率尺度空间特征
3.2.2 视频动作的词包模型表示
3.2.3 极速学习机进行人体跌倒检测
3.3 实验结果
3.3.1 数据集和实验设置
3.3.2 算法性能和分析
3.3.3 参数影响
3.4 本章小结
第四章 基于多部件模型的人体跌倒检测算法
4.1 部件描述子
4.1.1 颜色描述子
4.1.2 梯度方向描述子
4.2 多部件模型
4.3 基于多部件模型的人体跌倒检测算法
4.3.1 基于多部件模型的人体表示
4.3.2 人体跌倒检测特征提取
4.3.3 人体动作分类进行人体跌倒检测
4.4 实验结果与分析
4.4.1 数据集和实验设置
4.4.2 实验结果
4.5 本章小结
第五章 总结和展望
5.1 全文总结
5.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间的学术成果