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光学式人体运动捕捉数据处理研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 运动捕捉概述第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 噪声数据处理第11-12页
        1.2.2 散乱数据匹配第12-13页
        1.2.3 缺失数据修补第13-14页
        1.2.4 关键帧提取第14-15页
    1.3 论文研究内容和结构安排第15-17页
    1.4 本章小结第17-19页
第二章 相关背景知识概述第19-25页
    2.1 光学式运动捕捉系统概述第19-20页
    2.2 运动数据标记点的分布和模块划分第20-21页
    2.3 运动数据的表示第21-23页
    2.4 本章小结第23-25页
第三章 基于Manhattan距离的散乱数据匹配方法第25-37页
    3.1 问题提出第25页
    3.2 距离度量方法第25-26页
    3.3 基于Manhattan距离的散乱数据匹配方法第26-30页
        3.3.1 Manhattan距离度量方法第26-28页
        3.3.2 一种新的散乱数据匹配方法第28-30页
    3.4 实验结果与分析第30-35页
        3.4.1 实验设置第30-31页
        3.4.2 实验结果第31-34页
        3.4.3 实验分析第34-35页
    3.5 本章小结第35-37页
第四章 基于Lagrange插值的缺失数据修补方法第37-47页
    4.1 问题提出第37页
    4.2 多项式插值方法第37-39页
    4.3 基于Lagrange插值的缺失数据修补方法第39-41页
        4.3.1 Lagrange插值法第39-41页
        4.3.2 一种新的缺失数据修补方法第41页
    4.4 实验结果与分析第41-46页
        4.4.1 实验设置第42页
        4.4.2 实验结果第42-45页
        4.4.3 实验分析第45-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第五章 基于最小二乘拟合的关键帧提取方法第47-57页
    5.1 问题提出第47页
    5.2 曲线拟合方法第47-48页
    5.3 基于最小二乘曲线拟合的关键帧提取方法第48-51页
        5.3.1 最小二乘曲线拟合方法第48-50页
        5.3.2 重建误差和帧消减算法第50页
        5.3.3 一种基于最小二乘拟合的关键帧提取方法第50-51页
    5.4 实验结果与分析第51-54页
        5.4.1 参数设置第51页
        5.4.2 实验结果第51-54页
        5.4.3 实验分析第54页
    5.5 本章小结第54-57页
总结与展望第57-59页
参考文献第59-65页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第65-67页
致谢第67页

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