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基于运动捕获数据的若干动画技术研究

第一章 概述第1-12页
   ·研究动机第8-9页
   ·研究现状第9-10页
   ·本文的工作第10页
   ·本文的组织第10-12页
第二章 基于运动捕获数据的计算机动画综述第12-23页
   ·运动捕获技术简介第12-14页
   ·基于约束的运动编辑技术第14-20页
     ·关键帧编辑第15-16页
     ·运动变形第16页
     ·按帧运动编辑第16-17页
     ·结合滤波的按帧运动编辑第17页
     ·基于时空约束的运动编辑第17-19页
     ·基于物理属性的运动编辑第19-20页
   ·运动信号处理第20-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 基于小波变换的三维运动合成及真实感处理第23-36页
   ·层次化运动描述第23-24页
   ·运动信号的小波分解第24页
   ·基于小波变换的三维运动分析和合成第24-29页
     ·运动特征增强第24-26页
     ·运动融合第26-27页
     ·运动特征提取与综合第27-29页
   ·运动的真实感处理第29-31页
     ·时空约束第29页
     ·目标函数第29-30页
     ·求解方法第30-31页
     ·优化算法实例第31页
   ·实验结果第31-34页
     ·运动增强实验分析第31页
     ·运动融合实验分析第31-34页
     ·运动特征提取与综合实验分析第34页
   ·本章小结第34-36页
第四章 基于例子的三维运动检索第36-48页
   ·三维运动检索技术在动画制作中的必要性第36-37页
   ·运动检索树的构造第37-41页
     ·基于近邻函数准则的动态聚类算法第38-39页
     ·运动特征降维第39-40页
     ·运动匹配第40-41页
   ·例子运动检索第41-42页
   ·实验结果第42-46页
     ·关键帧提取第42-45页
     ·运动匹配第45-46页
   ·本章小结第46-48页
第五章 基于马尔可夫链的运动图建模及应用第48-62页
   ·运动图的构造第48-52页
     ·运动元和运动群的提取第49-50页
     ·运动图构造第50-52页
   ·基于运动图的三维运动合成第52-58页
     ·随机运动采用第52-54页
     ·运动路径合成第54-58页
   ·实验结果第58-61页
     ·随机运动采样第58-60页
     ·运动路径合成第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 基于多智能角色的群体动画创作第62-74页
   ·自主智能动画角色第62-66页
     ·感知建模第62-64页
     ·行为规划第64-66页
     ·行为实现第66页
   ·路径规划第66页
   ·运动生成第66-71页
     ·运动扩展第67-68页
     ·运动过渡第68页
     ·运动变速第68-69页
     ·基于时空约束的运动编辑第69-71页
   ·实验结果第71-72页
   ·本章小结第72-74页
第七章 总结与展望第74-76页
   ·总结第74-75页
   ·展望第75-76页
参考文献第76-83页
攻读硕士学位期间公开发表(录用)的论文和参与的项目第83-85页
致谢第85页

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