| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 有一章 绪论 | 第11-26页 |
| ·论文的研究背景 | 第11-17页 |
| ·运动捕捉技术的研究与发展 | 第17-22页 |
| ·运动捕捉的发展历史 | 第17-18页 |
| ·运动捕捉系统的分类 | 第18-19页 |
| ·非接触式人体运动捕捉研究 | 第19-22页 |
| ·论文的主要成果和结构安排 | 第22-26页 |
| ·论文的主要成果 | 第22-25页 |
| ·论文的结构安排 | 第25-26页 |
| 第二章 运动目标的提取 | 第26-67页 |
| ·运动目标提取方法综述 | 第26-38页 |
| ·“自适应层次式混合高斯背景模型”HGMM | 第38-50页 |
| ·自适应GMM背景模型 | 第39-41页 |
| ·初始化背景模型 | 第41-44页 |
| ·处理复杂的运动形式 | 第44-47页 |
| ·适应剧烈的光照变化 | 第47-50页 |
| ·“结合GMM背景模型的MRF-MAP方法”GMM-MRF | 第50-62页 |
| ·自动的MRf-MAP方法 | 第51-54页 |
| ·基于“自适应GMM背景模型”的能量项 | 第54-56页 |
| ·阴影消除能量项 | 第56-57页 |
| ·对比能量项 | 第57-59页 |
| ·动态的切图算法 | 第59-62页 |
| ·实验分析 | 第62-67页 |
| 第三章 基于学习的人体运动捕捉 | 第67-94页 |
| ·基于学习的人体运动捕捉算法综述 | 第67-70页 |
| ·“从三维体素数据中学习人体姿态的方法”LPFV | 第70-84页 |
| ·姿态参数化 | 第70-72页 |
| ·三维体素数据重建 | 第72-74页 |
| ·体素数据特征提取 | 第74-79页 |
| ·回归分析 | 第79-84页 |
| ·实验分析 | 第84-94页 |
| 第四章 基于模型的人体运动捕捉 | 第94-127页 |
| ·基于模型的人体运动捕捉算法综述 | 第94-102页 |
| ·“人体运动捕捉的三维动态马尔可夫随机场方法”3d-DMRF | 第102-118页 |
| ·3D-DMRF方法的总体思路 | 第103-104页 |
| ·3D-DMRF方法与E-M算法 | 第104-105页 |
| ·3D-DMRF方法的具体内容 | 第105-118页 |
| ·一元似然项 | 第108页 |
| ·一元人体模型项 | 第108-113页 |
| ·二元平滑项 | 第113页 |
| ·二元似然项 | 第113-115页 |
| ·内层优化 | 第115页 |
| ·外层优化 | 第115-117页 |
| ·附加约束 | 第117-118页 |
| ·姿态初始化 | 第118页 |
| ·实验分析 | 第118-127页 |
| 第五章 人体运动捕捉原型系统 | 第127-134页 |
| ·系统假设 | 第127-128页 |
| ·摄像机定标 | 第128-129页 |
| ·多目同步视频采集模块 | 第129-130页 |
| ·人体运动捕捉模块 | 第130-134页 |
| 第六章 结束语 | 第134-137页 |
| 附录A | 第137-138页 |
| 附录B | 第138-139页 |
| 参考文献 | 第139-157页 |
| 致谢 | 第157-158页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第158-160页 |