| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| ·论文的研究背景 | 第13-19页 |
| ·第四代人机自然交互与通信 | 第14-16页 |
| ·运动捕捉是第四代人机交互中的关键技术之一 | 第16-17页 |
| ·运动捕捉在其它领域的应用 | 第17-19页 |
| ·运动捕捉的研究现状 | 第19-22页 |
| ·运动捕捉系统分类 | 第19-20页 |
| ·基于视觉的人体运动捕捉 | 第20-22页 |
| ·论文的主要内容和结构安排 | 第22-27页 |
| ·论文的主要内容 | 第22-25页 |
| ·论文的结构安排 | 第25-27页 |
| 第二章 人体运动捕捉与姿态估计的技术综述 | 第27-43页 |
| ·难点所在 | 第27-28页 |
| ·运动目标提取与跟踪 | 第28-34页 |
| ·时间差分 | 第29-30页 |
| ·背景减除 | 第30-31页 |
| ·光流法 | 第31页 |
| ·活动轮廓 | 第31-32页 |
| ·基于马尔可夫随机场的方法 | 第32-33页 |
| ·均值漂移(Mean shift) | 第33页 |
| ·粒子滤波 | 第33-34页 |
| ·姿态估计 | 第34-42页 |
| ·基于模型的人体姿态估计 | 第35-40页 |
| ·无模型的姿态估计方法 | 第40-42页 |
| ·基于视觉运动捕捉的趋势和发展方向 | 第42-43页 |
| 第三章 基于活动轮廓的运动目标提取 | 第43-67页 |
| ·对GMM方法、MRF-MAP方法和活动轮廓方法的分析 | 第43-48页 |
| ·基于GMM的背景减除方法 | 第43-45页 |
| ·基于马尔可夫随机场的最大后验概率方法[MRF-MAP] | 第45-46页 |
| ·基于活动轮廓的方法 | 第46-48页 |
| ·多约束GMM背景模型的活动轮廓运动目标提取方法[MC-GMM-Active Contours] | 第48-54页 |
| ·基于GMM背景模型的活动轮廓 | 第48-50页 |
| ·引入对前景颜色模型的描述 | 第50-52页 |
| ·引入阴影消除项 | 第52-54页 |
| ·Level Set框架下轮廓的演化和跟踪(能量函数的最小化) | 第54-61页 |
| ·引理和命题 | 第54-55页 |
| ·能量函数的微分形式 | 第55-56页 |
| ·基于Level Set的曲线演化 | 第56-58页 |
| ·水平集数值解及快速算法----加性算子分裂法(AOS) | 第58-61页 |
| ·实验 | 第61-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第四章 基于马尔可夫随机场和自适应能量模型的姿态估计 | 第67-93页 |
| ·相关问题 | 第67-71页 |
| ·马尔可夫随机场(Markov Random FieldS) | 第67-69页 |
| ·马尔可夫随机场最小能量的求解---切图算法(Graph Cuts) | 第69-71页 |
| ·三维重建及数据的表示 | 第71-72页 |
| ·人体骨架模型及姿态参数 | 第72-74页 |
| ·基于三维动态马尔可夫随机场和自适应能量模型的运动捕捉算法 | 第74-87页 |
| ·Sun工作的分析[3D-DMRF] | 第75-77页 |
| ·算法的改进 | 第77-79页 |
| ·基于三维马尔可夫随机场和自适应距离能量模型的运动捕捉算法细节[M-MRF-DEM] | 第79-87页 |
| ·实验 | 第87-91页 |
| ·小结 | 第91-93页 |
| 第五章 基于3D活动轮廓的人体运动捕捉 | 第93-109页 |
| ·基于3D活动轮廓的三维体素数据重建 | 第93-96页 |
| ·基于3D活动轮廓的人体运动捕捉 | 第96-102页 |
| ·能量函数的基本构成 | 第96-97页 |
| ·人体运动先验约束项 | 第97-98页 |
| ·能量函数的优化 | 第98-102页 |
| ·实验 | 第102-107页 |
| ·小结 | 第107-109页 |
| 第六章 基于2D活动轮廓的强先验分割与姿态估计 | 第109-127页 |
| ·问题的提出 | 第109-110页 |
| ·基于形状先验的分割 | 第110-111页 |
| ·基于2D活动轮廓的强先验分割与姿态估计 | 第111-118页 |
| ·运动目标分割的简单回顾 | 第111-112页 |
| ·人体模型的引入 | 第112-114页 |
| ·能量函数的优化 | 第114-118页 |
| ·实验 | 第118-126页 |
| ·小结 | 第126-127页 |
| 第七章 总结与展望 | 第127-131页 |
| ·本文的研究成果 | 第127-128页 |
| ·下一步工作的展望 | 第128-129页 |
| ·结束语 | 第129-131页 |
| 参考文献 | 第131-147页 |
| 攻读博士学位期间撰写论文 | 第147-149页 |
| 附录A | 第149-151页 |
| 附录B | 第151-152页 |
| 致谢 | 第152-154页 |
| 学位论文数据集 | 第154页 |
