运动人手的三维跟踪方法研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-31页 |
| ·研究背景 | 第15-17页 |
| ·研究现状 | 第17-29页 |
| ·多目视觉条件下的运动人手跟踪 | 第19-21页 |
| ·单目视觉条件下的运动人手跟踪 | 第21-27页 |
| ·手势识别 | 第27-29页 |
| ·论文研究内容 | 第29-30页 |
| ·论文组织结构 | 第30-31页 |
| 第2章 基于对应关系的运动人手跟踪方法研究 | 第31-59页 |
| ·双目视觉条件下对应关系的获取 | 第31-41页 |
| ·初始化 | 第31-34页 |
| ·获取特征网格之间的拓扑对应关系 | 第34-36页 |
| ·获取特征点之间的对应关系 | 第36-37页 |
| ·实验结果 | 第37-41页 |
| ·单目与单镜面条件下的三维跟踪方法研究 | 第41-58页 |
| ·系统物理模型 | 第41页 |
| ·摄像机模型 | 第41-43页 |
| ·三维跟踪的基本方法 | 第43-45页 |
| ·相机校准 | 第45-50页 |
| ·获取镜面方程 | 第50页 |
| ·人手特征点的提取 | 第50-51页 |
| ·对应关系的确定 | 第51页 |
| ·对跟踪算法公式的进一步讨论 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第3章 单目视觉下人手状态突变问题的处理 | 第59-79页 |
| ·EKF滤波器及其缺陷 | 第59-61页 |
| ·一种新的强跟踪滤波器 | 第61-63页 |
| ·强跟踪滤波器在运动人手跟踪中的应用 | 第63-68页 |
| ·观测值的获取 | 第63-65页 |
| ·简化的人手3D物理模型 | 第65-66页 |
| ·3D约束条件 | 第66-67页 |
| ·人手运动模型 | 第67-68页 |
| ·人手模型初始化 | 第68页 |
| ·实验结果 | 第68-72页 |
| ·跟踪算法评价 | 第72-76页 |
| ·评价方法 | 第72页 |
| ·对本文强跟踪算法的评价 | 第72-76页 |
| ·讨论 | 第76-77页 |
| ·Qk和Rk的确定问题 | 第76-77页 |
| ·病态问题 | 第77页 |
| ·误差分析 | 第77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第4章 单目视觉下处理自遮挡问题 | 第79-93页 |
| ·基于动态可见手指的自遮挡处理 | 第79-83页 |
| ·算法的基本思路 | 第79-80页 |
| ·算法描述 | 第80页 |
| ·代价函数的设计 | 第80-81页 |
| ·实验结果 | 第81-83页 |
| ·一种基于改进 UKF的3D人手跟踪算法 | 第83-92页 |
| ·手势跟踪算法 | 第83-86页 |
| ·实验结果 | 第86-89页 |
| ·算法评价 | 第89-91页 |
| ·时间复杂度分析 | 第91-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第5章 手势识别方法的探讨 | 第93-101页 |
| ·几个基本概念 | 第93-95页 |
| ·识别算法 | 第95-99页 |
| ·基本性质和基本定理 | 第95-97页 |
| ·跟踪识别算法 | 第97-98页 |
| ·相邻两帧连续形变的跟踪算法 | 第98页 |
| ·形变量的计算 | 第98-99页 |
| ·算法性能分析 | 第99页 |
| ·实验结果 | 第99-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第6章 基于数据采集卡的运动人手3D跟踪 | 第101-106页 |
| ·运动人手跟踪系统的基本应用平台 | 第101页 |
| ·运动人手跟踪系统实验环境的建立 | 第101-103页 |
| ·实验结果 | 第103-106页 |
| 第7章 总结与展望 | 第106-109页 |
| ·总结 | 第106-107页 |
| ·展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第121-122页 |
| 攻读博士学位期间参与科研项目情况 | 第122-123页 |
| 攻读博士学位期间获得的科研成果情况 | 第123-124页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第124页 |
