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第1章 绪论1

1.1 研究背景1

1.2 研究现状、存在的问题和挑战5

1.2.1 基于视频的二维跟踪研究5

1.2.2 基于视频的三维跟踪研究11

1.2.3 基于视频的装配解析研究14

1.2.4 Kinect工作原理16

1.2.5 基于视频序列的人体行为识别方法17

1.2.6 基于深度图序列的人体行为识别方法21

1.2.7 基于三维骨架序列的人体行为识别方法23

1.3 本书结构25

第2章 变换矩阵的李代数表示27

2.1 变换矩阵27

2.2 仿射变换矩阵的李代数表示29

2.2.1 仿射变换矩阵的李代数29

2.2.2 几何性质与约束30

2.3 基于李代数表示的刚体变换矩阵插值算法30

2.3.1 算法总体过程31

2.3.2 计算物体刚体变换矩阵T31

2.3.3 计算T的李代数表示31

2.3.4 李代数空间的线性插值32

2.3.5 计算插值后的物体刚体变换矩阵32

2.4 实验结果33

2.5 本章小结34

第3章 基于稀疏和局部线性编码的目标二维跟踪36

3.1 方法概述36

3.2 能量函数下的粒子滤波模型37

3.2.1 状态空间模型38

3.2.2 外观空间模型38

3.2.3 模板的稀疏表示模型39

3.3 基于稀疏和局部线性编码的跟踪模型40

3.3.1 基于稀疏编码的跟踪模型41

3.3.2 基于局部线性编码的跟踪模型43

3.3.3 目标模板更新44

3.4 其他外观表示模型45

3.4.1 最小软阈值平方外观表示模型45

3.4.2 自适应结构的局部稀疏外观表示模型45

3.5 实验结果46

3.5.1 性能分析47

3.5.2 Benchmark测试49

3.5.3 讨论53

3.6 本章小结55

第4章 基于全局优化搜索的目标三维跟踪57

4.1 方法概述57

4.2 问题描述58

4.3 基于全局优化的对应点搜索算法59

4.3.1 能量函数59

4.3.2 候选对应点60

4.3.3 颜色概率值模型60

4.3.4 图模型63

4.3.5 讨论63

4.4 实验结果64

4.4.1 实现细节64

4.4.2 定量分析65

4.4.3 定性分析66

4.4.4 局限性69

4.5 本章小结69

第5章 基于装配规则的物体装配技术71

5.1 方法概述72

5.2 系统总体设计72

5.3 基于装配规则的在线推断算法73

5.3.1 数据库的创建74

5.3.2 在线推断算法75

5.3.3 活动部件识别算法77

5.3.4 组件装配算法78

5.3.5 组件跟踪算法79

5.4 实验结果和讨论80

5.4.1 装配指导82

5.4.2 三维动画和标注的生成85

5.4.3 局限性85

5.5 本章小结86

第6章 基于分层模型的人体行为识别87

6.1 问题及方法概述87

6.2 分层模型89

6.3 分类特征90

6.3.1 相对位置特征90

6.3.2 傅里叶时间金字塔91

6.4 实验结果91

6.5 本章小结93

第7章 基于向量空间的实时人体行为识别93

7.1 问题及方法概述93

7.2 时空特征93

7.2.1 运动特征93

7.2.2 相对位置特征93

7.2.3 特征聚类93

7.3 加权算法93

7.3.1 方差加权法93

7.3.2 熵加权法93

7.4 分类93

7.5 实验结果93

7.5.1 UCFKinect行为数据库93

7.5.2 MSRC-12手势数据库93

7.6 本章小结93

第8章 基于加权图和全局最优相似性匹配的人体行为识别93

8.1 问题及方法概述93

8.2 时空特征93

8.3 加权图的构成93

8.3.1 提取加权图的顶点93

8.3.2 计算加权图边的权重93

8.4 基于序列匹配的分类93

8.5 实验结果93

8.5.1 微软MSRC-12手势数据库93

8.5.2 UCFKinect行为数据库93

8.6 本章小结93

参考文献121