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时间:2019-02-24
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1、分类号:TP273密级:}¨▲单位代码:10422学号:20112930东’、孳SHANDoNGUNIVERSITY硕士学位论文ThesisforMasterDegree论文题目:智能空间下基于AHRS的人体动作识别HumanActivityRecognitionBasedonAHRSinIntelligentSpace合作导师2014年5月10日原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写
2、过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:她日期:塑!!:罗:};关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。(保密论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名:醴导师签名日期:巡.世山东大学硕士
3、学位论文目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯IABSTRACT⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。III第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.11.1研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.11.1.1课题来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一11.1.2课题研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..11.2相关问题的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2
4、1.2.1人体动作表示方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一21.2.2人体动作识别算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..31.3本文主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯61.4论文章节安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7第二章动作捕捉平台搭建及其数据处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92.1.人体动作捕捉平台搭建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92.1.1AHRS模块硬件设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.102.1.2AHRS模块工作原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
5、⋯⋯⋯.1l2.2数据处理与融合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..1l2.2.1小波降噪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.1l2.2.2多传感器数据融合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.132.2.3基于扩展卡尔曼滤波器的姿态角度融合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.142.3人体动作捕捉平台性能评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..162.3.1AHRS模块精度评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.162.3.2人体动作捕捉系统效果评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.172.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一l8第三章基于ED.DTW算法的手势动作识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯193.1手势动作描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..193.2基于ED.DTW算法的手势动作识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.203.2.1基于倒频谱的手势动作序列端点检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯203.2.2DTW算法模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l3.2.3应用ED.DTW算法识别手势动作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..233.3手势动作识别结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一263.4
7、本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一27第四章基于HHMM算法的人体基本动作识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。294.1人体基本动作描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一294.2基于HHMM算法的基本动作识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯304.2.1HMM算法简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..304.2.2HHMM算法建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l4.2.3HHMM模型参数估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯32山东大学硕士学位论文4.3人体基本动作识别结果⋯⋯⋯⋯
8、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..354.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一36第五章基于CI-IMM算法的人体复杂动作识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。375.1人体复杂动作描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一375.2基于CHMM算法的人体复杂动作识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯395.2.1CHMM建模及参数训练⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯395.2.2应用CHMM算法识别人体复杂动作⋯⋯⋯
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