| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 Introduction | 第12-22页 |
| 1.1 Background and Significance | 第12-16页 |
| 1.2 Literature Review | 第16-18页 |
| 1.3 The Challenges | 第18-20页 |
| 1.4 Content and Structure of the Study | 第20-22页 |
| 2 Model Matching and Forces Interaction on Ellipsoidal HumanLimb | 第22-60页 |
| 2.1 Overview | 第22页 |
| 2.2 Modeling Approach | 第22-32页 |
| 2.2.1 Ellipsoids | 第23页 |
| 2.2.2 Simplified Limb Model | 第23-24页 |
| 2.2.3 Skeleton Modeling | 第24-26页 |
| 2.2.4 Ellipsoid Modeling | 第26-27页 |
| 2.2.5 Deformation of Ellipsoid | 第27-32页 |
| 2.3 Muscle Modeling | 第32-33页 |
| 2.4 Working and Method | 第33-34页 |
| 2.5 Description of Model and Derived Equations | 第34-40页 |
| 2.5.1 Force- Length Relationship F_L~M(L~M) | 第35-36页 |
| 2.5.2 Force- Velocity Relationship F_V~M(L~M) | 第36-38页 |
| 2.5.3 Parallel Elastic Element F~(PE)(L_O~M) | 第38-39页 |
| 2.5.4 Length and Moment Arm of Human Arm Muscles | 第39-40页 |
| 2.6 Representing Musculotendon Parameters | 第40-45页 |
| 2.7 Unknown Parameter Estimation Method | 第45-46页 |
| 2.8 Model Matching | 第46-51页 |
| 2.8.1 Skin Segmentation | 第46-47页 |
| 2.8.2 Skeleton Fitting | 第47-48页 |
| 2.8.3 Matching Approach | 第48-51页 |
| 2.9 Template Model Matching (Ellipsoidal Fitting) | 第51-52页 |
| 2.10 Experiment and Findings | 第52-58页 |
| 2.11 Conclusion | 第58-60页 |
| 3 Tensor Product Human Limb | 第60-89页 |
| 3.1 From Curves to Surface | 第60-62页 |
| 3.2 Surface Patch Continuity | 第62-66页 |
| 3.2.1 Insight to Patch Continuity | 第62-64页 |
| 3.2.2 The G1 Continuity | 第64-66页 |
| 3.3 The Model Development | 第66-72页 |
| 3.3.1 Data Points and Model Association | 第67页 |
| 3.3.2 The Center of Mass and Geometric Center | 第67-68页 |
| 3.3.3 Input Three Dimensional Data | 第68-69页 |
| 3.3.4 Least Mean Square Solution | 第69-70页 |
| 3.3.5 Measuring Errors | 第70页 |
| 3.3.6 Fitting A Tensor Product Surface | 第70-72页 |
| 3.3.7 Surface Generating Algorithm | 第72页 |
| 3.4 Single Parametric Patch and its Control Points | 第72-76页 |
| 3.5 Surface Deformation | 第76-85页 |
| 3.5.1 Simplified Boundary Curve | 第76-77页 |
| 3.5.2 Maintaining G1 | 第77-78页 |
| 3.5.3 Reverse deCasteljau | 第78-80页 |
| 3.5.4 Affected Region | 第80页 |
| 3.5.5 Simplified Boundary Curve Control Point Perturbation | 第80-83页 |
| 3.5.6 Optimization of boundary curve network | 第83-85页 |
| 3.6 Experiment and Findings | 第85-87页 |
| 3.7 Conclusion | 第87-89页 |
| 4 Human Motion Analysis: Full Body Segmentation, PoseEstimation and Parsing | 第89-125页 |
| 4.1 Overview | 第89页 |
| 4.2 Feature Extraction and GMM Modeling | 第89-93页 |
| 4.2.1 Silhouette Chamfer | 第89-91页 |
| 4.2.2 GMM Based Pixel Intensity Modeling | 第91页 |
| 4.2.3 GMM Learning and Updating | 第91-93页 |
| 4.3 Top-Down Inference for Image Segmentation | 第93-101页 |
| 4.3.1 Markov Random Fields | 第93-94页 |
| 4.3.2 Treating Image Segmentation as MAP-MRF Inference | 第94-96页 |
| 4.3.3 Pose-Specific MRF and Non-Rigid Model | 第96-98页 |
| 4.3.4 Augmenting Pose-Specific Shape Prior to MRF | 第98-99页 |
| 4.3.5 Graph Cuts for MAP-MRF Inference | 第99页 |
| 4.3.6 Formulating the Pose Inference Problem | 第99-100页 |
| 4.3.7 Minimizing Energies Using Dynamic Graph cuts | 第100-101页 |
| 4.4 Bottom-Up Cues for Body Parsing and Pose Fixing | 第101-112页 |
| 4.4.1 Representing Natural Sub-Segments | 第101-103页 |
| 4.4.2 Shape Decomposition Computation | 第103-105页 |
| 4.4.3 Transform Invariant Body Model | 第105-107页 |
| 4.4.4 Probabilistic Model for Shape Variance | 第107-108页 |
| 4.4.5 Body Part Labeling Using Bayesian Similarity | 第108页 |
| 4.4.6 Problem Formulation | 第108-109页 |
| 4.4.7 Calculation of Goodness Function | 第109-111页 |
| 4.4.8 Selection of Optimal Hypothesis | 第111-112页 |
| 4.5 Recursive Context Reasoning | 第112-118页 |
| 4.5.1 Updating Shapes and Locations of Body Parts | 第113-114页 |
| 4.5.2 Parameter Update of the Identified Parts | 第114-116页 |
| 4.5.3 Prediction of Missing Part's Parameters | 第116-118页 |
| 4.6 Experiments and Results | 第118-124页 |
| 4.6.1 Findings from Datasets | 第118-123页 |
| 4.6.2 Comparison with other Methods | 第123-124页 |
| 4.7 Conclusion | 第124-125页 |
| 5 Summary, Findings and Recommendation | 第125-128页 |
| 5.1 Summary and Findings | 第125-126页 |
| 5.2 Recommendation for Further Research Work | 第126-128页 |
| Acknowledgements | 第128-129页 |
| References | 第129-137页 |
| Appendix | 第137页 |
