人体运动捕获数据的分析与重用研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第16-38页 |
| 1.1 人体运动捕获数据简介 | 第16-18页 |
| 1.2 人体运动捕获数据多种表示间的转换 | 第18-24页 |
| 1.2.1 从欧拉角转换到旋转矩阵 | 第18-19页 |
| 1.2.2 从欧拉角转换到四元数 | 第19-20页 |
| 1.2.3 从四元数转换到欧拉角 | 第20-21页 |
| 1.2.4 关节位置的计算 | 第21-24页 |
| 1.3 人体运动捕获数据特性分析 | 第24-25页 |
| 1.4 人体运动捕获数据重用概述 | 第25-26页 |
| 1.5 相关技术研究现状 | 第26-34页 |
| 1.5.1 运动分割 | 第26-28页 |
| 1.5.2 运动恢复 | 第28-29页 |
| 1.5.3 关键帧提取 | 第29-31页 |
| 1.5.4 运动合成 | 第31-34页 |
| 1.6 内容安排和主要创新点 | 第34-38页 |
| 1.6.1 内容安排 | 第34-35页 |
| 1.6.2 主要创新点 | 第35-38页 |
| 2 基于鲁棒核稀疏子空间聚类的人体运动分割 | 第38-58页 |
| 2.1 引言 | 第38-40页 |
| 2.2 鲁棒核稀疏子空间聚类 | 第40-45页 |
| 2.2.1 数据预处理 | 第40页 |
| 2.2.2 测地线指数核 | 第40-41页 |
| 2.2.3 相关熵 | 第41-43页 |
| 2.2.4 多视图重构 | 第43-44页 |
| 2.2.5 目标函数 | 第44-45页 |
| 2.3 优化算法 | 第45-48页 |
| 2.4 实验 | 第48-56页 |
| 2.4.1 实验设计 | 第48-49页 |
| 2.4.2 针对不同噪声的分割结果 | 第49-53页 |
| 2.4.3 参数敏感性分析 | 第53-55页 |
| 2.4.4 计算复杂度分析 | 第55-56页 |
| 2.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 3 基于稀疏表示和运动学约束的人体运动恢复 | 第58-76页 |
| 3.1 引言 | 第58-60页 |
| 3.2 解决方案概述 | 第60-63页 |
| 3.3 优化算法 | 第63-68页 |
| 3.3.1 字典学习 | 第63-64页 |
| 3.3.2 运动恢复 | 第64-68页 |
| 3.4 实验 | 第68-75页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第68页 |
| 3.4.2 恢复结果展示 | 第68-69页 |
| 3.4.3 定量对比 | 第69-72页 |
| 3.4.4 定性对比 | 第72-73页 |
| 3.4.5 时间复杂度分析和比较 | 第73-75页 |
| 3.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 4 基于非线性低秩矩阵恢复的人体运动恢复 | 第76-94页 |
| 4.1 引言 | 第76-78页 |
| 4.2 多核学习 | 第78-81页 |
| 4.3 核化的低秩矩阵恢复 | 第81-83页 |
| 4.4 实验 | 第83-92页 |
| 4.4.1 仿真测试 | 第84页 |
| 4.4.2 恢复结果对比 | 第84-87页 |
| 4.4.3 骨段长度误差对比 | 第87-88页 |
| 4.4.4 压力测试 | 第88-89页 |
| 4.4.5 参数敏感性和算法效率分析 | 第89-90页 |
| 4.4.6 与第3章算法对比 | 第90-92页 |
| 4.5 本章小结 | 第92-94页 |
| 5 基于联合核稀疏表示的关键帧提取 | 第94-110页 |
| 5.1 引言 | 第94-95页 |
| 5.2 联合核稀疏表示模型 | 第95-101页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第95-96页 |
| 5.2.2 模型构建 | 第96-99页 |
| 5.2.3 模型优化 | 第99-101页 |
| 5.3 实验 | 第101-109页 |
| 5.3.1 实验设计 | 第101-103页 |
| 5.3.2 对比实验 | 第103-108页 |
| 5.3.3 功能测试 | 第108-109页 |
| 5.4 本章小结 | 第109-110页 |
| 6 基于稀疏学习的模板化运动合成 | 第110-124页 |
| 6.1 引言 | 第110-111页 |
| 6.2 模板化运动合成模型 | 第111-117页 |
| 6.2.1 学习运动模板 | 第112-116页 |
| 6.2.2 确定运动参数调整范围 | 第116-117页 |
| 6.2.3 时序参数的自适应调整 | 第117页 |
| 6.3 实验 | 第117-122页 |
| 6.3.1 实验设计与模板学习 | 第117-118页 |
| 6.3.2 运动合成结果 | 第118-122页 |
| 6.4 讨论 | 第122-123页 |
| 6.5 本章小结 | 第123-124页 |
| 7 总结与展望 | 第124-128页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第124-125页 |
| 7.2 将来工作展望 | 第125-128页 |
| 致谢 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-140页 |
| 附录 A | 第140-142页 |
| 附录 B | 第142-146页 |
| 附录 C | 第146-147页 |
