基于静态图像的人体姿态估计研究

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摘要

Abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 基于无模型的方法

1.2.2 基于模型的方法

1.3 本文的主要贡献与创新

第二章 人体姿态估计相关理论

2.1 人体姿态估计

2.1.1 定义

2.1.2 面临的困难

2.2 人体结构模型

2.2.1 星形模型

2.2.2 图结构模型

2.3 人体姿态估计常见特征介绍

2.3.1 方向梯度直方图特征

2.3.2 形状上下文特征

2.3.3 深度卷积神经网络相关理论

2.4 本章小结

第三章 基于监督局部子空间的人体姿态估计方法

3.1.1 动机

3.1.2 方法细节

3.1.3 误差函数

3.2 重新组织误差函数

3.2.1 交替最小二乘法的不足

3.2.2 直接得到相关参数的闭式解

3.2.3 估计人体姿态角度

3.3 实验分析

3.3.1 Poser 数据库

3.3.2 本方法表现

3.3.3 该方法存在的问题

3.4 本章小结

第四章 基于卷积姿态机的人体姿态估计方法

4.1.1 姿态机介绍

4.1.2 卷积姿态机介绍

4.1.3 卷积姿态机方法存在的不足

4.2 改进

4.2.1 共享的局部特征提取器

4.2.2 模型压缩

4.3 实验分析

4.3.1 共享的局部特征提取器对预测结果的影响

4.3.2 新模块对预测结果的影响

4.3.3 阶段数量的改变对预测结果的影响

4.3.4 训练过程中遇到的问题

4.3.5 预测结果可视化

4.3.6 实验小结

4.4 本章小结

第五章 基于混合部件的人体姿态估计方法

5.1.1 相关参数

5.1.2 解析人体姿态

5.2.1 特征金字塔

5.2.2 动机

5.2.3 方法细节

5.3.1 评价标准

5.3.2 实验设置

5.3.3 重要部件设置为头部

5.3.4 重要部件设置为头部和左、右肩部

5.3.5 实验小节

5.4 人体姿态估计界面设计与实现

5.4.1 界面样式

5.4.2 主要模块设计

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 未来展望

致 谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果