| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景与课题来源 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第13-18页 |
| 1.2.1 视频目标跟踪技术 | 第13-15页 |
| 1.2.2 增强现实三维跟踪注册技术 | 第15-17页 |
| 1.2.3 增强现实虚实交互技术 | 第17-18页 |
| 1.3 课题研究的意义与主要工作 | 第18-21页 |
| 1.4 论文的组织安排 | 第21-22页 |
| 第二章 基于 Kinect 的增强现实交互系统软硬件架构 | 第22-30页 |
| 2.1 系统概述 | 第22页 |
| 2.2 系统硬件架构 | 第22-25页 |
| 2.2.1 总体硬件架构 | 第22-23页 |
| 2.2.2 Kinect 体感设备 | 第23-25页 |
| 2.3 系统软件架构 | 第25-29页 |
| 2.3.1 总体软件架构 | 第25-26页 |
| 2.3.2 3Gear 跟踪系统 | 第26-27页 |
| 2.3.3 跟踪注册模块 | 第27-28页 |
| 2.3.4 虚实交互模块 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于 Kinect RGB 摄像头的长时间视觉跟踪 | 第30-45页 |
| 3.1 视觉跟踪概述 | 第30-31页 |
| 3.2 基于压缩感知的跟踪算法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 压缩感知理论 | 第31-32页 |
| 3.2.2 压缩感知跟踪算法 | 第32-33页 |
| 3.3 长时间实时跟踪算法的实现 | 第33-41页 |
| 3.3.1 长时间实时跟踪面临的难题 | 第33-34页 |
| 3.3.2 NCC 算法 | 第34-35页 |
| 3.3.3 对偶搜索与三步搜索 | 第35-37页 |
| 3.3.4 跟踪与检测算法的融合 | 第37-41页 |
| 3.4 实验结果 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于 Kinect 深度摄像头的实时无标记三维跟踪注册 | 第45-66页 |
| 4.1 注册技术概述 | 第45-52页 |
| 4.1.1 注册技术分类及优缺点分析 | 第45-50页 |
| 4.1.2 视觉注册算法原理 | 第50-52页 |
| 4.2 基于 Kinect 的三维跟踪注册实现 | 第52-64页 |
| 4.2.1 手势的识别跟踪 | 第52-53页 |
| 4.2.2 CVRL 与 3Gear 手部跟踪算法 | 第53-55页 |
| 4.2.3 OpenGL 与 3Gear 系统坐标系的统一 | 第55-59页 |
| 4.2.4 注册算法的实现 | 第59-62页 |
| 4.2.5 注册中虚实遮挡的实现 | 第62-64页 |
| 4.3 实验结果 | 第64-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 基于 Kinect 传感器的双手虚实交互 | 第66-80页 |
| 5.1 人机交互技术概述 | 第66-70页 |
| 5.1.1 交互技术分类 | 第66-68页 |
| 5.1.2 基于人手的人机交互技术与应用 | 第68-70页 |
| 5.2 基于 Kinect 的双手交互技术实现 | 第70-77页 |
| 5.2.1 虚拟物体的仿真 | 第70-73页 |
| 5.2.2 碰撞检测技术 | 第73-76页 |
| 5.2.3 双手交互的实现 | 第76-77页 |
| 5.3 实验结果 | 第77-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 本文总结 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文及专利 | 第86-87页 |
| 作者在攻读硕士学位期间所作的项目 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
