| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 三维运动恢复 | 第8-9页 |
| 1.2.2 图上信号处理 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第2章 人体三维重建与Kinect采集系统 | 第11-19页 |
| 2.1 传统运动采集系统 | 第11-12页 |
| 2.2 Kinect采集系统简介 | 第12-13页 |
| 2.3 三维骨骼运动重建 | 第13-18页 |
| 2.3.1 三维骨骼与坐标转换 | 第14-15页 |
| 2.3.2 三维骨骼建模 | 第15-16页 |
| 2.3.3 三维骨骼特征 | 第16-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于低秩矩阵恢复与时空联合特征分析的三维骨骼运动重建 | 第19-31页 |
| 3.1 三维骨骼运动重建方法框架 | 第19页 |
| 3.2 低秩矩阵分析方法 | 第19-22页 |
| 3.2.1 低秩矩阵恢复 | 第20-21页 |
| 3.2.2 低秩矩阵分析与三维骨骼运动重建 | 第21-22页 |
| 3.3 关节图上信号处理算法 | 第22-24页 |
| 3.3.1 图上信号处理 | 第22-23页 |
| 3.3.2 应用关节图上信号处理挖掘空域特征 | 第23-24页 |
| 3.4 小波变换算法挖掘时域特征 | 第24-25页 |
| 3.4.1 小波变换 | 第24-25页 |
| 3.4.2 应用小波变换约束三维骨骼运动时域光滑性 | 第25页 |
| 3.5 三维骨骼运动恢复模型及解法 | 第25-30页 |
| 3.5.1 基于低秩矩阵分析与时空域特征分析的三维运动恢复模型 | 第25-26页 |
| 3.5.2 增广拉格朗日框架下的高斯-牛顿算法 | 第26-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第31-59页 |
| 4.1 三维骨骼数据集以及评价标准介绍 | 第31-33页 |
| 4.1.1 公共CMU数据集 | 第31-32页 |
| 4.1.2 Kinect数据集 | 第32页 |
| 4.1.3 实验参数设定及实验结果评价标准 | 第32-33页 |
| 4.2 在CMU数据集上实验 | 第33-48页 |
| 4.2.1 基于低秩矩阵分析的骨骼重建实验 | 第34-36页 |
| 4.2.2 基于低秩矩阵分析与空域保长特征的骨骼重建实验 | 第36-41页 |
| 4.2.3 基于低秩矩阵分析与时空域特征分析的骨骼重建实验 | 第41-48页 |
| 4.3 在Kinect数据集上实验 | 第48-56页 |
| 4.3.1 基于低秩矩阵分析的骨骼重建实验 | 第49-52页 |
| 4.3.2 基于低秩矩阵分析与空域保长特征的骨骼重建实验 | 第52-54页 |
| 4.3.3 基于低秩矩阵分析与时空域特征分析的骨骼重建实验 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
