作 者:李振波 著定 价:80出 版 社:科学出版社出版日期:2017年11月01日页 数:147装 帧:平装ISBN:9787030549563●前言br第章nbsp;绪论nbsp;brnbsp;运动跟踪nbsp;br2nbsp;本书主要内容nbsp;2br3nbsp;本书内容组织nbsp;3br第2章nbsp;三维人体运动研究综述nbsp;5br2nbsp;三维人体运动研究的基本问题nbsp;5br22nbsp;三维人体运动模型nbsp;6br23nbsp;三维人体运动数据处理nbsp;0br23nbsp;运动合成nbsp;2br232nbsp;运动数据压缩nbsp;5br233nbsp;运动数据库检索nbsp;8br24nbsp;运动空间降维nbsp;20br25nbsp;三维运动识别nbsp;26br26nbsp;运动真实性评价nbsp;28br27nbsp;试验数据库nbsp;33br28nbsp;小结nbsp;37br第3章nbsp;基于标记点的人体运动跟踪技术nbsp;38br3nbsp;基于反光标记点的运动捕捉技术综述nbsp;38br32nbsp;关键技术nbsp;39br32nbsp;标记点贴法nbsp;39br322nbsp;标记点跟踪nbsp;40br323nbsp;标记点恢复nbsp;4br33nbsp;带标记点人体运动捕捉典型系统nbsp;44br34nbsp;带标记点人体运动捕捉系统重要参数nbsp;46br35nbsp;典型应用nbsp;47br36nbsp;小结nbsp;49br第4章nbsp;基于无标记点的人体运动跟踪技术nbsp;50br4nbsp;基于视频的运动捕捉技术nbsp;53br42nbsp;关键技术分析nbsp;54br42nbsp;目标检测nbsp;54br422nbsp;目标分类nbsp;55br423nbsp;人体跟踪nbsp;57br424nbsp;动作识别nbsp;59br43nbsp;人体运动跟踪框架简介nbsp;6br43nbsp;贝叶斯框架nbsp;6br432nbsp;卡尔曼滤波nbsp;6br433nbsp;均值漂移跟踪算法nbsp;62br434nbsp;粒子滤波算法nbsp;63br44nbsp;典型应用nbsp;64br45nbsp;小结nbsp;67br第5章nbsp;基于稀疏表示的视频人体运动跟踪方法nbsp;68br5nbsp;引言nbsp;68br52nbsp;相关理论nbsp;68br52nbsp;稀疏表示理论nbsp;68br522nbsp;基于稀疏表示的跟踪算法nbsp;69br523nbsp;WangLandau算法nbsp;70br524nbsp;基于WangLandau算法的跟踪nbsp;7br53nbsp;算法实现nbsp;72br53nbsp;目标模板与稀疏词典的建立nbsp;72br532nbsp;模板更新和遮挡检测nbsp;74br533nbsp;跟踪策略nbsp;74br54nbsp;试验对比与分析nbsp;78br54nbsp;试验设置nbsp;78br542nbsp;试验结果与分析nbsp;79br543nbsp;试验对比与分析nbsp;8br55nbsp;小结nbsp;82br第6章nbsp;基于分层结构的三维人体运动模型nbsp;83br6nbsp;问题的提出nbsp;83br62nbsp;三维骨架运动模型nbsp;83br62nbsp;人体运动模型nbsp;84br622nbsp;骨架运动模型nbsp;84br623nbsp;人体模型数据结构定义nbsp;85br624nbsp;人体坐标系定义nbsp;87br63nbsp;人体运动约束nbsp;br63nbsp;生物力学约束nbsp;br632nbsp;基于统计的运动约束nbsp;90br64nbsp;试验nbsp;93br65nbsp;小结nbsp;94br第7章nbsp;线性低维运动空间表示模型nbsp;95br7nbsp;问题的提出和描述nbsp;95br7nbsp;问题的提出nbsp;95br72nbsp;降维问题描述nbsp;95br72nbsp;基于主成分分析的运动空间降维nbsp;96br72nbsp;主成分分析nbsp;96br722nbsp;运动描述nbsp;97br723nbsp;基于主成分分析的运动空间降维处理nbsp;98br73nbsp;不同真实感运动生成nbsp;99br73nbsp;虚关节nbsp;99br732nbsp;试验及结果分析nbsp;00br74nbsp;运动周期获取nbsp;03br74nbsp;运动周期获取算法nbsp;03br742nbsp;试验及结果分析nbsp;03br75nbsp;运动身份识别nbsp;05br75nbsp;运动相似度计算nbsp;06br752nbsp;试验及结果分析nbsp;07br76nbsp;小结nbsp;0br第8章nbsp;基于高斯过程动态模型的非线性低维空间运动描述nbsp;br8nbsp;高斯过程动态模型nbsp;br82nbsp;基于高斯过程动态模型的运动降维nbsp;3br83nbsp;三维曲线矩不变量描述nbsp;5br84nbsp;运动描述及试验结果nbsp;6br85nbsp;小结nbsp;8br第9章nbsp;基于姿态投影的运动分析技术nbsp;9br9nbsp;问题的提出nbsp;9br92nbsp;姿态投影nbsp;20br92nbsp;正八面体模型nbsp;20br922nbsp;投影模型nbsp;20br93nbsp;运动投影点获取nbsp;24br94nbsp;运动投影检索nbsp;24br94nbsp;运动库的组织nbsp;25br942nbsp;系统框架nbsp;27br943nbsp;试验及分析nbsp;29br95nbsp;小结nbsp;3br第0章nbsp;总结与展望nbsp;32br0nbsp;工作总结nbsp;32br02nbsp;未来的发展nbsp;34br参考文献nbsp;35 本书从人体运动捕捉数据的分析入手，系统介绍了靠前外关于人体运动模型和跟踪、运动合成等方法。对视觉跟踪的基本概念、经典方法、理论基础和研究进展进行了比较详细的介绍和讨论，内容主要包括均值偏移理论、粒子滤波理论及在均值偏移和粒子滤波理论框架下信息融合技术在视觉跟踪中的应用。本书可作为信号与信息处理、通信与电子系统、计算机视觉、模式识别等专业大学本科高年级学生和研究生的参考读物，也可供从事视觉跟踪技术的研究者和工程技术人员参考。