| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要工作内容 | 第15-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论基础及工具平台 | 第18-32页 |
| 2.1 相关数据采集平台 | 第18-20页 |
| 2.1.1 Kincet介绍 | 第18-19页 |
| 2.1.2 Leap Motion介绍 | 第19-20页 |
| 2.2 数据提取与数据格式 | 第20-25页 |
| 2.2.1 Kinect数据采集 | 第20-22页 |
| 2.2.2 Leap Motion数据采集 | 第22-25页 |
| 2.3 手的运动约束 | 第25-27页 |
| 2.3.1 关节角的限制和运动类型约束 | 第26页 |
| 2.3.2 指骨之间的关节弯曲的约束 | 第26页 |
| 2.3.3 掌骨与指骨间的关节弯曲的约束 | 第26-27页 |
| 2.4 基于OpenGL的手部骨骼三维模型的搭建 | 第27-31页 |
| 2.4.1 球体与胶囊体点云数据的生成 | 第27-29页 |
| 2.4.2 顶点数组的绘制机制 | 第29-31页 |
| 2.4.3 手部骨骼模型搭建 | 第31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于Kinect数据的手部模型驱动 | 第32-42页 |
| 3.1 基于欧拉角的腕关节旋转姿态估计方法 | 第32-37页 |
| 3.1.1 罗德里格旋转公式在计算机图形学中的应用 | 第32-34页 |
| 3.1.2 基于罗德里格公式的欧拉角估计方法 | 第34-36页 |
| 3.1.3 算法流程 | 第36页 |
| 3.1.4 结果展示与分析 | 第36-37页 |
| 3.2 基于球坐标的腕关节旋转姿态估计方法 | 第37-41页 |
| 3.2.1 球坐标系下的旋转角估计方法 | 第38-39页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第39-40页 |
| 3.2.3 实验结果 | 第40-41页 |
| 3.3 方法分析 | 第41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于Leap Motion数据的关键点模型改进方法 | 第42-62页 |
| 4.1 关键点模型的方法介绍 | 第42-44页 |
| 4.1.1 关键点模型的方法概述 | 第42-44页 |
| 4.2 关键点模型的改进方法 | 第44-54页 |
| 4.2.1 关键点模型改进点分析 | 第44页 |
| 4.2.2 改进方法的数学描述 | 第44-53页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第53-54页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第54-61页 |
| 4.3.1 实验数据及效果展示 | 第54-59页 |
| 4.3.2 数据误差分析 | 第59-60页 |
| 4.3.3 方法对比 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第62-63页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |