基于多模型融合的人手三维跟踪研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景 | 第11-14页 |
| ·研究现状及存在的问题 | 第14-17页 |
| ·运动人手跟踪技术 | 第14-15页 |
| ·基于状态预测的人手跟踪 | 第15-17页 |
| ·基于 Sigma 点原理的应用 | 第17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 建立基于摄像机的虚拟人手交互平台 | 第19-27页 |
| ·基础平台 | 第19-20页 |
| ·平台建立的硬件条件 | 第19-20页 |
| ·平台建立的软件条件 | 第20页 |
| ·基于摄像机的人手交互平台 | 第20页 |
| ·手势分割 | 第20-23页 |
| ·手势特征点提取 | 第23-25页 |
| ·人手三维模型自动初始化 | 第25-27页 |
| 第三章 基于认知实验的状态预测模型 | 第27-43页 |
| ·认知理论 | 第27-30页 |
| ·认知模型 | 第27-28页 |
| ·基于手势交互的认知模型 | 第28-30页 |
| ·基于数字手套的认知实验平台 | 第30-34页 |
| ·数据手套 | 第30页 |
| ·位置跟踪仪 | 第30-31页 |
| ·人手模型 | 第31-32页 |
| ·虚拟装配平台 | 第32-34页 |
| ·建立基于认知实验的人手状态预测模型 | 第34-43页 |
| ·认知实验 | 第34-36页 |
| ·基于认知实验的人手状态预测模型 | 第36-43页 |
| 第四章 基于局部分析的预测模型 | 第43-47页 |
| ·基于跟踪过程中人手运动模型 | 第43-44页 |
| ·基于 Sigma 点的状态预测 | 第44-47页 |
| ·Sigma 点的定义及获取 | 第44-46页 |
| ·基于 Sigma 点的状态预测模型 | 第46-47页 |
| 第五章 基于多模型融合的人手三维跟踪算法 | 第47-63页 |
| ·粒子滤波 | 第47-49页 |
| ·基于多模型融合的粒子滤波算法 | 第49-55页 |
| ·模型 | 第49-50页 |
| ·多模型融合分析 | 第50-53页 |
| ·基于多模型融合的粒子滤波算法 | 第53-55页 |
| ·性能分析及实验结果 | 第55-63页 |
| ·性能分析 | 第55-56页 |
| ·实验结果 | 第56-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·全文总结 | 第63-64页 |
| ·下一步研究工作 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 附录 | 第73页 |
