| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容和思路 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 基于Kinect的人体康复系统研究与设计 | 第16-24页 |
| 2.1 基于Kinect的骨骼信息采集 | 第16-21页 |
| 2.1.1 Kinect体感设备 | 第16-17页 |
| 2.1.2 Kinect的硬件组成 | 第17-18页 |
| 2.1.3 Kinect的具体功能 | 第18-20页 |
| 2.1.4 KinectforWindowsSDK简介 | 第20-21页 |
| 2.2 骨骼信息提取 | 第21-22页 |
| 2.2.1 人体的骨骼节点 | 第21-22页 |
| 2.2.2 获取人体完整的骨骼信息 | 第22页 |
| 2.3 三维人物建模 | 第22-23页 |
| 2.3.1 3DMAX多边形人物建模 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于Kinect设备的人物三维模型控制 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于Unity3D的游戏环境的搭建与开发 | 第24-35页 |
| 3.1 Unity3D技术简述 | 第24-25页 |
| 3.2 基于Unity3D的场景渲染 | 第25-34页 |
| 3.2.1 图形渲染概述 | 第25-28页 |
| 3.2.2 基于Unity的游戏开发 | 第28-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 DTW-Pearson-LCS三重融合算法的研究 | 第35-45页 |
| 4.1 基于DTW算法的运动数据流相似度检测 | 第35-37页 |
| 4.2 基于Pearson相关系数评估的运动数据流相似度检测 | 第37页 |
| 4.3 基于LCS算法的运动数据流相似度检测 | 第37-41页 |
| 4.4 基于DTW-Pearson-LCS三重融合算法相似度检测 | 第41-42页 |
| 4.5 DPL算法的实验验证与分析 | 第42-45页 |
| 第5章 康复训练系统设计 | 第45-53页 |
| 5.1 角色注册设计 | 第45-48页 |
| 5.1.1 角色划分 | 第45-46页 |
| 5.1.2 用户注册 | 第46-48页 |
| 5.2 训练任务设计 | 第48-50页 |
| 5.2.1 抓球挥臂训练 | 第48-49页 |
| 5.2.3 汉字临摹训练 | 第49-50页 |
| 5.3 康复检测训练 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 研究展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
