| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 基于 Kinect 平台的三维人体动作捕捉 | 第17-35页 |
| 2.1 传统三维动作捕捉技术 | 第17-21页 |
| 2.1.1 传统三维动作捕捉技术概况 | 第17-19页 |
| 2.1.2 传统三维动作捕捉技术应用 | 第19-21页 |
| 2.2 基于 Kinect 获取的深度信息捕捉三维人体动作 | 第21-29页 |
| 2.2.1 Kinect 简介 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Kinect 的硬件结构 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于深度信息三维动作捕捉原理 | 第23-29页 |
| 2.3 基于 Kinect 的三维动作捕捉技术开发 | 第29-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于 OGRE 渲染引擎的个性化三维动作重建 | 第35-51页 |
| 3.1 骨骼表征的动作数据存储 | 第35-41页 |
| 3.1.1 动作数据的存储方式 | 第35-38页 |
| 3.1.2 BVH 文件格式简介 | 第38-41页 |
| 3.2 基于 OGRE 图形渲染引擎的三维动作重建 | 第41-50页 |
| 3.2.1 OGRE 图形渲染引擎简介 | 第41-43页 |
| 3.2.2 基于 MakeHuman 的个性化人体建模 | 第43-46页 |
| 3.2.3 OGRE 图形渲染引擎下的三维动作重建 | 第46-50页 |
| 3.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 面向运动示教的三维人体动作比对方法研究 | 第51-66页 |
| 4.1 传统动作比对方法及不足 | 第51-54页 |
| 4.1.1 直接比对方法 | 第51-54页 |
| 4.1.2 基于欧式距离的比对方法 | 第54页 |
| 4.2 基于动态时间规整（DTW）的比对分析方法 | 第54-65页 |
| 4.2.1 基于 DTW 比对分析方法的基本原理及实现步骤 | 第54-61页 |
| 4.2.2 基于 DTW 比对分析方法实验结果 | 第61-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 5.2 工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
