| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-30页 |
| ·引言 | 第12-14页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第14-17页 |
| ·PCA简介 | 第14-15页 |
| ·PCA的定义 | 第15-16页 |
| ·PCA的性质 | 第16页 |
| ·选择主成分的个数 | 第16-17页 |
| ·统计可变形模型(SDM) | 第17-23页 |
| ·SDM的定义 | 第17-20页 |
| ·SDM的应用综述 | 第20-23页 |
| ·三维SDM的小样本问题 | 第23页 |
| ·网格分割 | 第23-27页 |
| ·网格分割简介 | 第24页 |
| ·网格分割技术 | 第24-25页 |
| ·文献综述 | 第25-27页 |
| ·本文的主要贡献 | 第27-29页 |
| ·本文的组织结构 | 第29-30页 |
| 第2章 面向医学三维可变形物体的统计分块集成模型(SPAM) | 第30-42页 |
| ·研究背景 | 第30-32页 |
| ·统计分块集成模型(SPAM)的构建 | 第32-35页 |
| ·统计框架模型(SFM)的构建 | 第32-34页 |
| ·统计片块模型(SPM)的构建 | 第34-35页 |
| ·SFM与SPM的集成 | 第35页 |
| ·基于SPAM的模型拟合 | 第35-36页 |
| ·实验及结果分析 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 面向一般三维可变形物体的分块统计可变形模型 | 第42-78页 |
| ·研究背景 | 第42-44页 |
| ·一个基于近似的快速三维形状配准算法 | 第44-48页 |
| ·两个新的量化可变性特征相似度的度量标准 | 第48-52页 |
| ·三维网格统计可变性信息提取 | 第48-49页 |
| ·特征变形相似度(EVS) | 第49-51页 |
| ·点EVS | 第49-50页 |
| ·三角面的EVS | 第50-51页 |
| ·特征变形大小(EVM) | 第51-52页 |
| ·点的EVM | 第51页 |
| ·三角面的EVM | 第51-52页 |
| ·基于表面可变性特征的网格分割 | 第52-54页 |
| ·网格分割 | 第52-53页 |
| ·复杂度分析 | 第53-54页 |
| ·基于分块SDM的三维物体重建 | 第54-56页 |
| ·分块SDM的构建 | 第54-55页 |
| ·物体重建 | 第55页 |
| ·基于约束变形的分块SDM装配 | 第55-56页 |
| ·实验及结果分析 | 第56-70页 |
| ·实验数据集 | 第56-57页 |
| ·EVS和EVM的展示 | 第57-58页 |
| ·网格分割结果 | 第58-63页 |
| ·物体重建结果 | 第63-66页 |
| ·敏感性分析 | 第66-70页 |
| ·一个基于多级SDM的分块SDM全局形状一致性保证算法 | 第70-76页 |
| ·研究背景 | 第70-72页 |
| ·多级SDM算法 | 第72-73页 |
| ·实验及结果分析 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第4章 面向三维运动数据的统计分析及行为特异统计可变形模型 | 第78-118页 |
| ·研究背景 | 第78页 |
| ·一个新的基于统计变形特征的三维运动相似度度量方法 | 第78-92页 |
| ·运动相似度度量方法 | 第78-80页 |
| ·实验及结果分析 | 第80-92页 |
| ·实验数据集 | 第81页 |
| ·运动相似度度量结果 | 第81-86页 |
| ·运动分类结果 | 第86-92页 |
| ·一个新的基于行为特异SDM的三维运动分类方法 | 第92-116页 |
| ·研究动机 | 第92-93页 |
| ·基于行为特异SDM的运动分类方法 | 第93-94页 |
| ·实验及结果分析 | 第94-116页 |
| ·实验数据集 | 第94页 |
| ·实验设置1及结果分析 | 第94-105页 |
| ·实验设置2及结果分析 | 第105-115页 |
| ·实验结果总结 | 第115-116页 |
| ·本章小结 | 第116-118页 |
| 第5章 结论 | 第118-120页 |
| ·本文工作总结 | 第118-119页 |
| ·进一步工作思路 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-128页 |
| 致谢 | 第128-130页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其它研究成果 | 第130页 |
