摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
1.2.1 增强现实技术 | 第11-12页 |
1.2.2 运动捕捉技术 | 第12-14页 |
1.2.3 舞台相关技术研究 | 第14-16页 |
1.3 研究内容 | 第16页 |
1.4 章节安排 | 第16-18页 |
第二章 相关技术研究 | 第18-32页 |
2.1 游戏引擎技术 | 第18-22页 |
2.1.1 增强现实技术 | 第18页 |
2.1.2 Unity3D引擎设计 | 第18-20页 |
2.1.3 粒子系统原理 | 第20-22页 |
2.2 数字图像处理 | 第22-25页 |
2.2.1 OpenCV图像算法库 | 第22-23页 |
2.2.2 摄像头标定 | 第23-25页 |
2.3 Kinect关节跟踪算法核心 | 第25-30页 |
2.3.1 深度图像获取 | 第25-26页 |
2.3.2 基于随机决策森林的人体部位分类 | 第26-28页 |
2.3.3 基于Mean Shift的骨架生成算法 | 第28-30页 |
2.4 本章小结 | 第30-32页 |
第三章 多Kinect关节跟踪 | 第32-41页 |
3.1 单Kinect问题 | 第32-34页 |
3.2 多Kinect关节数据融合 | 第34-39页 |
3.2.1 基于ICP算法的Kinect联合标定 | 第35-37页 |
3.2.2 约束最优化框架 | 第37-39页 |
3.3 关节权重分配 | 第39-40页 |
3.4 本章小结 | 第40-41页 |
第四章 系统开发框架与模块设计 | 第41-58页 |
4.1 环境介绍 | 第41页 |
4.2 系统开发框架 | 第41-44页 |
4.2.1 MVC模式 | 第42页 |
4.2.2 基于消息机制的Unity3D开发框架 | 第42-43页 |
4.2.3 核心数据结构 | 第43-44页 |
4.3 系统整体模块设计 | 第44-45页 |
4.4 数据获取模块 | 第45-51页 |
4.4.1 多Kinect设备搭建 | 第46-48页 |
4.4.2 人体轮廓提取 | 第48-49页 |
4.4.3 图像数据处理与信息提取 | 第49-51页 |
4.5 特效系统模块 | 第51-55页 |
4.5.1 Unity3D粒子系统 | 第51-52页 |
4.5.2 坐标转换 | 第52-53页 |
4.5.3 粒子系统构建 | 第53-54页 |
4.5.4 纹理融合 | 第54-55页 |
4.6 用户控制模块模块 | 第55-56页 |
4.7 本章小结 | 第56-58页 |
第五章 系统效果及测试 | 第58-62页 |
5.1 基于红外摄像头的舞台增强现实系统效果 | 第58-60页 |
5.2 基于多Kinect的舞台增强现实系统效果 | 第60-61页 |
5.3 本章小结 | 第61-62页 |
第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
6.1 系统总结 | 第62页 |
6.2 进一步的研究工作 | 第62-64页 |
致谢 | 第64-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
附录 | 第69页 |