基于贝叶斯程序学习的人体运动模拟
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 发展现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 人体运动模拟发展现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 机器学习发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目的 | 第12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论与技术基础 | 第14-26页 |
| 2.1 常见的人体模型 | 第14-16页 |
| 2.2 人体运动合成 | 第16-17页 |
| 2.3 机器学习 | 第17-22页 |
| 2.3.1 深度学习 | 第18-19页 |
| 2.3.2 贝叶斯学习 | 第19-20页 |
| 2.3.3 贝叶斯推理与决策 | 第20-21页 |
| 2.3.4 贝叶斯程序 | 第21页 |
| 2.3.5 贝叶斯程序学习 | 第21-22页 |
| 2.4 BVH数据包 | 第22-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 HMBPL运动学习 | 第26-34页 |
| 3.1 HMBPL运动学习技术路线 | 第26-28页 |
| 3.2 概念类的生成 | 第28-30页 |
| 3.2.1 算法设计 | 第28-29页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第29-30页 |
| 3.3 动作数据的生成 | 第30-31页 |
| 3.3.1 算法设计 | 第30-31页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第31页 |
| 3.4 运动学习特征 | 第31-33页 |
| 3.4.1 对原始部件的学习 | 第31-32页 |
| 3.4.2 对位置关系及起始位置的学习 | 第32页 |
| 3.4.3 运动变量的学习 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 HMBPL运动合成与运动模拟 | 第34-41页 |
| 4.1 HMBPL运动合成 | 第34-38页 |
| 4.1.1 技术路线及相关定义 | 第34-35页 |
| 4.1.2 算法设计 | 第35-37页 |
| 4.1.3 算法描述 | 第37-38页 |
| 4.2 HMBPL运动模拟 | 第38-40页 |
| 4.2.1 算法设计 | 第38-39页 |
| 4.2.2 主要代码 | 第39-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 实验结果与评价 | 第41-47页 |
| 5.1 实验环境 | 第41页 |
| 5.2 实验设计 | 第41-42页 |
| 5.3 实验步骤及结果 | 第42-44页 |
| 5.4 实验评价 | 第44-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 研究总结 | 第47-48页 |
| 6.2 对未来的展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 在读期间公开发表论文（著）及科研情况 | 第52页 |
