面向适配设计的三维人体数据多分辨率描述与聚类分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 前言 | 第9-15页 |
| ·背景 | 第9-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 文献综述 | 第15-41页 |
| ·大规模人体测量 | 第15-20页 |
| ·自由曲面建模方法 | 第20-22页 |
| ·小波技术在曲面建模中的应用 | 第22-26页 |
| ·一般函数的小波分析 | 第23-24页 |
| ·三次准均匀B 样条小波分析 | 第24-26页 |
| ·形状比较的方法 | 第26-33页 |
| ·基于解剖学标记点的方法 | 第27-30页 |
| ·不基于解剖学标记点的方法 | 第30-33页 |
| ·聚类分析 | 第33-36页 |
| ·基于划分的方法 | 第33-34页 |
| ·基于层次的聚类方法 | 第34页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第34-35页 |
| ·基于网格的方法 | 第35页 |
| ·基于模型的算法 | 第35页 |
| ·聚类分析的展望 | 第35-36页 |
| ·头盔设计和号型系统的历史发展 | 第36-40页 |
| ·早期方法 | 第38页 |
| ·基于传统人体测量学的方法 | 第38-39页 |
| ·近期号型系统 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 三维人体数据的多分辨率表达 | 第41-56页 |
| ·数据采集与预处理 | 第41-46页 |
| ·三维人体数据小波分解方法 | 第46-47页 |
| ·三维人体数据小波分解结果 | 第47-53页 |
| ·不同分辨率下产品适配设计 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 多分辨率三维人体数据的聚类分析 | 第56-113页 |
| ·对齐基准 | 第56-60页 |
| ·基于块距离矢量形状描述 | 第60-63页 |
| ·人头样本的K-means 聚类算法分析 | 第63-65页 |
| ·聚类结果评价指标 | 第65-67页 |
| ·聚类结果分析 | 第67-90页 |
| ·关键尺寸聚类 | 第67-68页 |
| ·人脸样本聚类分析结果 | 第68-82页 |
| ·上部人头样本聚类分析结果 | 第82-86页 |
| ·全头样本聚类分析结果 | 第86-90页 |
| ·参数对聚类结果的影响 | 第90-105页 |
| ·分块数对聚类结果的影响 | 第90-100页 |
| ·分辨率对聚类结果的影响 | 第100-103页 |
| ·对齐基准对聚类结果的影响 | 第103-105页 |
| ·与国军标号型划分结果的比较 | 第105-111页 |
| ·本章小结 | 第111-113页 |
| 第5章 结论与展望 | 第113-117页 |
| ·主要结论与创新 | 第113-115页 |
| ·对未来工作的展望 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
| 附录A | 第136-138页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第138页 |
