面向拉班舞谱自动生成的运动捕捉数据分割研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序言 | 第9-12页 |
| 1 引言 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 章节结构安排 | 第17-19页 |
| 2 拉班舞谱和运动捕捉相关介绍 | 第19-34页 |
| 2.1 拉班舞谱概述 | 第19-20页 |
| 2.2 谱面结构与舞谱符号 | 第20-22页 |
| 2.3 人体动捕数据获取 | 第22-32页 |
| 2.3.1 动作捕获技术 | 第22-23页 |
| 2.3.2 动捕数据采集设备 | 第23-25页 |
| 2.3.3 BVH文件解析 | 第25-32页 |
| 2.3.4 动捕数据与拉班舞谱的关联性 | 第32页 |
| 2.4 基于运动捕捉数据的拉班舞谱绘制原理 | 第32-34页 |
| 3 运动捕捉数据分割处理 | 第34-51页 |
| 3.1 基于速度阈值的分割算法 | 第34-36页 |
| 3.1.1 改进的速度阈值分割算法 | 第35-36页 |
| 3.2 基于主成分分析及其扩展的分割算法 | 第36-43页 |
| 3.2.1 基于主成分分析的分割 | 第36-39页 |
| 3.2.2 基于概率主成分分析的分割 | 第39-41页 |
| 3.2.3 基于概率核主成分分析的分割 | 第41-43页 |
| 3.3 基于节拍的分割算法 | 第43-46页 |
| 3.3.1 舞谱与节奏 | 第43-44页 |
| 3.3.2 小波变换划分节拍及动作起始帧 | 第44-45页 |
| 3.3.3 基于梯度下降法的动作细化和整合 | 第45-46页 |
| 3.4 基于特征耦合的分割算法 | 第46-47页 |
| 3.5 标准库与实验结果分析比较 | 第47-51页 |
| 3.5.1 标准库 | 第48页 |
| 3.5.2 分割效果对比图 | 第48-49页 |
| 3.5.3 分割准确率统计 | 第49-51页 |
| 4 拉班舞谱姿态分析及平台实现 | 第51-67页 |
| 4.1 人体姿态分析 | 第51-57页 |
| 4.1.1 人体朝向坐标系 | 第51-52页 |
| 4.1.2 支撑部位姿态分析 | 第52-54页 |
| 4.1.3 非支撑部位姿态分析 | 第54-57页 |
| 4.2 舞谱自动生成平台搭建 | 第57-59页 |
| 4.3 舞谱绘制 | 第59-61页 |
| 4.3.1 谱面结构绘制 | 第59-60页 |
| 4.3.2 符号绘制 | 第60-61页 |
| 4.4 拉班舞谱自动生成平台 | 第61-62页 |
| 4.5 拉班舞谱转换生成效果分析 | 第62-67页 |
| 5 工作总结和展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第72-74页 |
| 学位论文数据集 | 第74页 |
