| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第16-22页 |
| 2.1 Kinect相关介绍 | 第16-20页 |
| 2.1.1 Kinect体感技术简介 | 第16页 |
| 2.1.2 Kinect的结构及原理 | 第16-18页 |
| 2.1.3 Microsoft Kinect SDK简介 | 第18-20页 |
| 2.2 OpenCV | 第20页 |
| 2.3 Unity 3D | 第20-21页 |
| 2.4 Kinect with MS-SDK | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 Kinect获得图像的人脸检测研究 | 第22-30页 |
| 3.1 椭圆肤色模型 | 第22-26页 |
| 3.1.1 颜色空间的选取 | 第22-24页 |
| 3.1.2 肤色模型的构建 | 第24-26页 |
| 3.2 图片的光线补偿 | 第26页 |
| 3.3 人脸检测 | 第26-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 人体骨骼节点运动轨迹的灰色预测方法研究 | 第30-39页 |
| 4.1 Kinect中骨骼节点数据预测的特点 | 第30-31页 |
| 4.2 各种模型比较 | 第31-32页 |
| 4.2.1 马尔科夫方法 | 第31页 |
| 4.2.2 神经网络方法 | 第31-32页 |
| 4.3 灰色预测方法 | 第32-38页 |
| 4.3.1 灰色预测模型 | 第32-34页 |
| 4.3.2 人体旋转过程 | 第34-36页 |
| 4.3.3 骨骼数据的灰色预测 | 第36-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 虚拟试衣系统的设计与实现 | 第39-50页 |
| 5.1 系统整体目标 | 第39页 |
| 5.2 系统模块 | 第39-44页 |
| 5.3 系统功能 | 第44-48页 |
| 5.3.1 模型构建与导入 | 第44-46页 |
| 5.3.2 数据处理 | 第46-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第六章 系统展示 | 第50-60页 |
| 6.1 人脸识别效果展示 | 第52-55页 |
| 6.2 灰色模型预测效果展示 | 第55-57页 |
| 6.3 最终试衣效果展示 | 第57-59页 |
| 6.4 系统评价 | 第59页 |
| 6.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 7.1 总结 | 第60页 |
| 7.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |