| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-31页 |
| ·头部姿态跟踪简介 | 第17-19页 |
| ·头部姿态跟踪的应用 | 第19-23页 |
| ·大范围头部姿态跟踪 | 第23-26页 |
| ·头部姿态估计方法简介 | 第23页 |
| ·大范围头部姿态跟踪 | 第23-24页 |
| ·大范围头部姿态跟踪的主要困难 | 第24页 |
| ·大范围头部姿态跟踪的关键技术问题 | 第24-25页 |
| ·大范围头部姿态跟踪的技术路线 | 第25-26页 |
| ·论文的主要工作 | 第26-29页 |
| ·论文的结构 | 第29-31页 |
| 第2章 基于视觉的头部姿态估计方法概述 | 第31-49页 |
| ·国内外研究现状 | 第31-32页 |
| ·基于统计学习的方法 | 第32-40页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第33-34页 |
| ·基于多个分类器的方法 | 第34页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第34-36页 |
| ·基于特征空间的方法 | 第36页 |
| ·基于柔性模型的方法 | 第36-38页 |
| ·基于几何关系的方法 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| ·基于注册跟踪的方法 | 第40-48页 |
| ·基于立体视觉的方法 | 第40-41页 |
| ·基于单目视觉的方法 | 第41-48页 |
| ·小结 | 第48页 |
| ·结论 | 第48-49页 |
| 第3章 头部姿态跟踪相关背景知识 | 第49-60页 |
| ·摄像机透视投影模型 | 第49-53页 |
| ·齐次坐标 | 第49页 |
| ·透视模型成像 | 第49-50页 |
| ·使用齐次坐标表示的投影映射 | 第50-52页 |
| ·摄像机的旋转和平移 | 第52-53页 |
| ·头部的旋转运动表示 | 第53-55页 |
| ·双视角几何 | 第55-57页 |
| ·基本矩阵 | 第57页 |
| ·Digiclops立体摄像机的原理 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| 第4章 基于特征描述符的注册算法 | 第60-85页 |
| ·SIFT简介 | 第60-65页 |
| ·尺度变换空间中的极值点检测 | 第61-63页 |
| ·特征点筛选和定位 | 第63页 |
| ·主方向确定 | 第63-64页 |
| ·SIFT描述符生成 | 第64-65页 |
| ·基于特征匹配的注册算法 | 第65-78页 |
| ·SIFT特征匹配 | 第65-66页 |
| ·使用立体摄像机跟踪时的注册算法 | 第66-71页 |
| ·使用单目摄像机跟踪时的注册算法 | 第71-73页 |
| ·实验结果与分析 | 第73-78页 |
| ·基于核映射的描述符降维方法 | 第78-83页 |
| ·基于核映射的局部描述符 | 第79-81页 |
| ·实验结果与分析 | 第81-83页 |
| ·结论 | 第83-85页 |
| 第5章 基于视角表观模型的误差累积消除 | 第85-101页 |
| ·视角表观模型 | 第86-91页 |
| ·基准帧选择 | 第87-88页 |
| ·基于描述符注册算法的误差 | 第88页 |
| ·姿态参数更新 | 第88-89页 |
| ·关键帧调整 | 第89-90页 |
| ·多尺度视角表观模型 | 第90-91页 |
| ·使用视角表观模型快速恢复头部姿态参数 | 第91-94页 |
| ·参照帧选择 | 第92-93页 |
| ·姿态参数调整 | 第93-94页 |
| ·实验结果与分析 | 第94-100页 |
| ·参数设置 | 第94页 |
| ·使用视角表观模型的头部姿态跟踪实验 | 第94-98页 |
| ·使用视角表观模型的头部姿态恢复实验 | 第98-100页 |
| ·结论 | 第100-101页 |
| 第6章 基于单目摄像机的深度信息获取 | 第101-119页 |
| ·立体匹配技术简介 | 第101-106页 |
| ·立体匹配的基本步骤 | 第102-104页 |
| ·局部描述符在立体匹配中的应用 | 第104-106页 |
| ·局部描述符SULD | 第106-112页 |
| ·计算Haar函数响应 | 第106-108页 |
| ·平滑响应图 | 第108-109页 |
| ·描述符的生成 | 第109-110页 |
| ·计算复杂度 | 第110-111页 |
| ·使用SULD描述符生成深度信息 | 第111-112页 |
| ·实验结果与分析 | 第112-118页 |
| ·参数设置 | 第112-113页 |
| ·基于立体匹配的深度信息获取实验 | 第113-116页 |
| ·采样点分布和描述符归一化方法测试 | 第116-117页 |
| ·SULD与DAISY的速度对比实验 | 第117-118页 |
| ·结论 | 第118-119页 |
| 第7章 HPObserver-基于视觉的头部姿态跟踪原型系统 | 第119-132页 |
| ·系统结构概述 | 第120-121页 |
| ·系统模块介绍 | 第121-124页 |
| ·正面人脸检测 | 第121-122页 |
| ·头部位置检测 | 第122-123页 |
| ·运动感知传感器pciBIRD | 第123-124页 |
| ·系统实现 | 第124-127页 |
| ·基于头部姿态跟踪的虚拟场景漫游 | 第127-131页 |
| ·结论 | 第131-132页 |
| 第8章 总结和展望 | 第132-137页 |
| ·总结 | 第132-135页 |
| ·展望 | 第135-137页 |
| 参考文献 | 第137-144页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第144-145页 |
| 致谢 | 第145页 |