| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第10-20页 |
| 1.2.1 运动捕获系统分类 | 第10-14页 |
| 1.2.2 运动捕获技术的应用 | 第14-20页 |
| 1.3 论文内容 | 第20-21页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第2章 运动捕获技术基本原理 | 第23-33页 |
| 2.1 公开数据库 | 第23页 |
| 2.2 人体骨架模型 | 第23-25页 |
| 2.3 运动特征 | 第25-26页 |
| 2.4 运动捕获数据文件格式 | 第26-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 运动捕获数据关键帧提取技术 | 第33-48页 |
| 3.1 关键帧提取技术研究现状 | 第33-35页 |
| 3.2 基于拉普拉斯分值特征选择的运动捕获数据关键帧提取 | 第35-39页 |
| 3.2.1 LS原理 | 第35-37页 |
| 3.2.2 改进的K-means聚类算法 | 第37页 |
| 3.2.3 基于LS特征选择的关键帧提取 | 第37-39页 |
| 3.3 实验 | 第39-47页 |
| 3.3.1 实验结果 | 第39-45页 |
| 3.3.2 实验分析 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 运动捕获数据姿态过渡技术 | 第48-69页 |
| 4.1 姿态过渡技术研究现状 | 第48-50页 |
| 4.2 结合HMM隐状态基元和贝叶斯准则的运动捕获数据姿态过渡 | 第50-57页 |
| 4.2.1 HMM原理 | 第50-53页 |
| 4.2.2 HMM运动隐状态基元 | 第53-54页 |
| 4.2.3 基于Bayes准则搜索 | 第54-55页 |
| 4.2.4 方法描述 | 第55-57页 |
| 4.3 实验 | 第57-67页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第57-62页 |
| 4.3.2 实验分析 | 第62-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 结束语 | 第69-71页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第69-70页 |
| 5.2 本文工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第77页 |