| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·非刚体运动的研究意义 | 第10-11页 |
| ·非刚体运动的研究现状 | 第11-14页 |
| ·基于特征的方法 | 第12-13页 |
| ·基于模型的方法 | 第13-14页 |
| ·本文研究的问题、内容及方法 | 第14-15页 |
| 第二章 三维运动分析的问题和方法 | 第15-24页 |
| ·三维运动分析的基本问题 | 第15-16页 |
| ·常用坐标系及转换关系 | 第16-18页 |
| ·成像几何基础 | 第18-20页 |
| ·透视投影 | 第18-19页 |
| ·正交投影 | 第19-20页 |
| ·三维运动的一般描述 | 第20-21页 |
| ·三维运动分析方法的基本分类 | 第21-23页 |
| ·基于特征对应的运动估计方法 | 第21页 |
| ·基于光流计算的运动估计方法 | 第21-22页 |
| ·两类运动分析方法的比较 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于 MRF 模型的非刚体三维运动估计 | 第24-40页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·MRF 相关概念 | 第24-26页 |
| ·位置和标记 | 第25页 |
| ·邻域系和基团 | 第25-26页 |
| ·势能 | 第26页 |
| ·基于 MRF 的分析框架 | 第26-27页 |
| ·图像的概率模型与 MRF | 第27-28页 |
| ·Markov 场与 Gibbs 场的等价性 | 第28-32页 |
| ·Gibbs 随机场 | 第28-29页 |
| ·Hammersley-Clifford 定理 | 第29-30页 |
| ·基于 MAP-MRF 的分析框架 | 第30-32页 |
| ·基于 MAP-MAF 的非刚体三维运动估计 | 第32-35页 |
| ·位置和标记 | 第32-33页 |
| ·邻域系和基团的确定 | 第33页 |
| ·能量函数的确定 | 第33-35页 |
| ·利用模拟退火算法估计三维运动参数 | 第35-38页 |
| ·模拟退火算法 | 第35-37页 |
| ·改进模拟退火算法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于神经网络的运动聚类 | 第40-51页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·特征点与变形区域 | 第40-42页 |
| ·约束条件 | 第42页 |
| ·构造神经网络 | 第42-46页 |
| ·神经网络的结构 | 第42-44页 |
| ·神经网络的权值及初始化 | 第44-45页 |
| ·神经网络的运行 | 第45-46页 |
| ·收敛性的证明 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于 MRF 和神经网络的三维运动参数估计 | 第51-69页 |
| ·算法框图 | 第51-53页 |
| ·实验结果和分析 | 第53-68页 |
| ·实验一：模拟的二维运动图像序列 1 | 第53-60页 |
| ·实验二：模拟的二维运动图像序列 2 | 第60-66页 |
| ·实验三：布料运动的真实数据分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第76页 |