| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题研究背景和研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 运动捕捉技术发展 | 第12-14页 |
| 1.2.2 运动分类技术研究进展 | 第14-16页 |
| 1.2.3 运动生成技术研究进展 | 第16-18页 |
| 1.3 论文内容及组织结构 | 第18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 第2章 运动捕捉数据及预处理方法 | 第20-30页 |
| 2.1 公开语料库简介 | 第20-21页 |
| 2.2 人体骨架模型 | 第21-23页 |
| 2.3 数据文件解读 | 第23-25页 |
| 2.4 数据预处理 | 第25-29页 |
| 2.4.1 全局坐标计算 | 第26-27页 |
| 2.4.2 前向差异向量与中心距离向量 | 第27-28页 |
| 2.4.3 人体朝向信息 | 第28-29页 |
| 2.5 总结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于双层RBM的运动识别模型 | 第30-45页 |
| 3.1 识别模型与流程简介 | 第30-36页 |
| 3.1.1 底层特征提取层 | 第32-34页 |
| 3.1.2 高层语义判别层 | 第34-36页 |
| 3.1.3 投票空间识别层 | 第36页 |
| 3.2 实验及结果分析 | 第36-44页 |
| 3.2.1 双层模型训练 | 第38-40页 |
| 3.2.2 实验结果对比及分析 | 第40-43页 |
| 3.2.3 实验小结 | 第43-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于卷积RBM和运动图的序列过渡 | 第45-67页 |
| 4.1 运动图构建流程 | 第45-46页 |
| 4.2 过渡帧检测模型 | 第46-51页 |
| 4.2.1 模型输入数据组织 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于卷积RBM和DBN的候选过渡帧检测 | 第47-50页 |
| 4.2.3 候选帧筛选 | 第50-51页 |
| 4.3 运动图的构建 | 第51-60页 |
| 4.3.1 基于四元组数据结构的片段切分 | 第51-54页 |
| 4.3.2 过渡点决策 | 第54-57页 |
| 4.3.3 中间过渡帧的生成 | 第57-58页 |
| 4.3.4 运动图构建与优化 | 第58页 |
| 4.3.5 轨迹匹配与风格约束 | 第58-60页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第60-65页 |
| 4.4.1 相似帧检索 | 第60-61页 |
| 4.4.2 过渡质量评估 | 第61-63页 |
| 4.4.3 交互式控制 | 第63-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 运动生成中数据结构对模型性能影响 | 第67-76页 |
| 5.1 模型概述 | 第67-71页 |
| 5.1.1 二值CRBM | 第67-68页 |
| 5.1.2 因子分解式CRBM | 第68-70页 |
| 5.1.3 隐式混合CRBM | 第70页 |
| 5.1.4 时序S型信念网络 | 第70-71页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第71-75页 |
| 5.2.1 数据处理与模型超参选取 | 第71-72页 |
| 5.2.2 实验对比分析 | 第72-75页 |
| 5.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 结束语 | 第76-79页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第76-77页 |
| 6.2 论文工作展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 附录：三元因子CRBM证明 | 第87-89页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第89页 |