| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-17页 |
| 1.2 研究内容及主要贡献 | 第17-18页 |
| 1.3 论文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 动态场景分割简述 | 第19-33页 |
| 2.1 动态场景的数据表示 | 第19-20页 |
| 2.1.1 视频与深度图 | 第19-20页 |
| 2.1.2 点云和动画网格序列 | 第20页 |
| 2.2 动态场景分割 | 第20-22页 |
| 2.2.1 动态场景分割分类 | 第21页 |
| 2.2.2 动态场景分割评价标准 | 第21-22页 |
| 2.3 运动场景中的手部区域分割 | 第22-23页 |
| 2.4 运动物体的刚性区域分割 | 第23-30页 |
| 2.4.1 视频 | 第24-25页 |
| 2.4.2 点云序列 | 第25-27页 |
| 2.4.3 RGBD序列 | 第27-29页 |
| 2.4.4 网格序列 | 第29-30页 |
| 2.5 动作分割与行为分析 | 第30-32页 |
| 2.6 小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基础知识 | 第33-45页 |
| 3.1 图与图分割 | 第33-37页 |
| 3.1.1 图的基本概念 | 第33-34页 |
| 3.1.2 分割问题的图建模 | 第34-36页 |
| 3.1.3 图割问题的算法求解 | 第36-37页 |
| 3.2 几何变换 | 第37-39页 |
| 3.3 矩阵的奇异值分解与形状间的刚性对齐 | 第39-41页 |
| 3.4 卷积神经网络 | 第41-44页 |
| 3.5 小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于时空的点云刚性运动共分割 | 第45-62页 |
| 4.1 问题描述 | 第45-46页 |
| 4.2 运动共分割 | 第46-47页 |
| 4.3 单帧的运动分割 | 第47-52页 |
| 4.3.1 相邻帧之间的点云配准 | 第47-48页 |
| 4.3.2 基于轨迹的聚类 | 第48-51页 |
| 4.3.3 分割边界的平滑 | 第51-52页 |
| 4.4 时空上的共分割 | 第52-56页 |
| 4.4.1 相邻帧的分割线传播 | 第53-54页 |
| 4.4.2 时空上的块组合 | 第54-56页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第56-60页 |
| 4.5.1 实验结果 | 第56-59页 |
| 4.5.2 分割质量分析 | 第59-60页 |
| 4.6 小结 | 第60-62页 |
| 第五章 基于深度学习与条件随机场的手部区域精细分割 | 第62-76页 |
| 5.1 问题描述 | 第62-63页 |
| 5.2 全卷积神经网络结构 | 第63-65页 |
| 5.2.1 卷积层 | 第63-64页 |
| 5.2.2 反卷积层 | 第64-65页 |
| 5.3 标准数据集的构建与网络训练 | 第65-68页 |
| 5.3.1 数据采集 | 第65-66页 |
| 5.3.2 数据集标注 | 第66-67页 |
| 5.3.3 网络训练 | 第67-68页 |
| 5.4 基于条件随机场的分割边沿细化 | 第68-69页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第69-74页 |
| 5.6 小结 | 第74-76页 |
| 第六章 基于视频的飞行定格帧动画制作 | 第76-109页 |
| 6.1 问题描述 | 第76-77页 |
| 6.2 基于视频的定格帧动画制作流程 | 第77-78页 |
| 6.3 数据拍摄方式 | 第78-80页 |
| 6.4 关键帧对的选取 | 第80-88页 |
| 6.4.1 基于传播的前景物体分割与跟踪 | 第81-82页 |
| 6.4.2 关键帧对的自动选择 | 第82-88页 |
| 6.5 动画关键帧生成 | 第88-99页 |
| 6.5.1 图像的对齐与保结构变形 | 第89-94页 |
| 6.5.2 单帧的修复 | 第94-99页 |
| 6.6 飞行定格动画制作系统 | 第99-103页 |
| 6.6.1 数据拍摄与关键帧选择操作 | 第99-100页 |
| 6.6.2 关键帧生成与合成 | 第100-103页 |
| 6.7 实验结果与分析 | 第103-108页 |
| 6.7.1 实验结果 | 第103-106页 |
| 6.7.2 实验分析 | 第106-108页 |
| 6.8 小结 | 第108-109页 |
| 第七章 总结与展望 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-121页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122-124页 |
| 附件 | 第124页 |