| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 动作识别发展历史背景 | 第9-13页 |
| 1.1.1 人体动作识别体系发展 | 第9-11页 |
| 1.1.2 人体动作识别设备的发展 | 第11-13页 |
| 1.2 Kinect基础简介 | 第13-18页 |
| 1.2.1 硬件结构 | 第13-14页 |
| 1.2.2 软件开发环境 | 第14-16页 |
| 1.2.3 Kinect深度图获取原理 | 第16页 |
| 1.2.4 骨骼数据的提取 | 第16-18页 |
| 1.3 Kinect识别技术的最新应用 | 第18-20页 |
| 1.3.1 商业领域的应用 | 第18-19页 |
| 1.3.2 社会领域的应用 | 第19-20页 |
| 1.3.3 机器人领域 | 第20页 |
| 1.4 Kinect的在教学中的需求分析 | 第20-21页 |
| 1.5 论文研究内容和论文组织 | 第21页 |
| 1.6 本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 基于Kinect的动作识别分析与模型简化 | 第23-31页 |
| 2.1 识别方法分析 | 第23-25页 |
| 2.1.1 人体动作的分类 | 第23页 |
| 2.1.2 人体动作识别的方法 | 第23-25页 |
| 2.2 动作识别的模型简化 | 第25-30页 |
| 2.2.1 简化原因分析 | 第25-27页 |
| 2.2.2 简化模型的建立 | 第27-28页 |
| 2.2.3 简化模型与传统模型的对比 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 Kinect在教学应用的先导性实验 | 第31-57页 |
| 3.1 教学环境下常见动作使用情况调查分析 | 第31-34页 |
| 3.1.1 动作调查需求分析 | 第31-32页 |
| 3.1.2 教学动作调查 | 第32-34页 |
| 3.1.3 教学动作调查结论 | 第34页 |
| 3.1.5 实验动作的选取 | 第34页 |
| 3.2 实验设计 | 第34-37页 |
| 3.2.1 实验距离的设置 | 第35-36页 |
| 3.2.2 动作识别的算法实现框架 | 第36-37页 |
| 3.3 静态动作识别实验 | 第37-46页 |
| 3.3.1 实验目的 | 第37页 |
| 3.3.2 实验原理 | 第37-39页 |
| 3.3.3 动作识别算法程序设计 | 第39-42页 |
| 3.3.4 实验条件 | 第42页 |
| 3.3.5 实验内容 | 第42-43页 |
| 3.3.6 实验结果 | 第43-46页 |
| 3.4 动态动作识别实验 | 第46-54页 |
| 3.4.1 实验目的 | 第46页 |
| 3.4.2 实验原理及程序设计 | 第46-52页 |
| 3.4.3 实验环境 | 第52页 |
| 3.4.4 实验内容 | 第52-53页 |
| 3.4.5 实验结果 | 第53-54页 |
| 3.4.6 实验分析 | 第54页 |
| 3.5 对比分析 | 第54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-57页 |
| 第四章 动作识别的改进以及在教学中的具体应用 | 第57-69页 |
| 4.1 系统框架设计 | 第57-59页 |
| 4.2 动作识别测试 | 第59-63页 |
| 4.2.1 关键帧的数目确定 | 第59-60页 |
| 4.2.2 关键帧位置关系分析 | 第60-62页 |
| 4.2.3 动作识别实验及分析 | 第62-63页 |
| 4.3 Kinect在PPT播放中的功能动作选取及实现 | 第63-67页 |
| 4.3.1 鞠躬 | 第63页 |
| 4.3.2 手部滑动 | 第63-64页 |
| 4.3.3 向前挥手 | 第64-65页 |
| 4.3.4 双手合握 | 第65-66页 |
| 4.3.6 实验结果及分析 | 第66-67页 |
| 4.4 小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 工作总结 | 第69页 |
| 5.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录A 攻读学位期间发表论文目录 | 第77-79页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的研究工作 | 第79页 |