| 中文摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 互动投影技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 数字图像滤波技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 目标跟踪技术的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 发展前景和方向 | 第14-16页 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 | 第16-18页 |
| 第二章 系统工作原理及搭建 | 第18-31页 |
| 2.1 系统总体实施方案 | 第18-19页 |
| 2.2 Kinect简介 | 第19-24页 |
| 2.2.1 Kinect硬件 | 第19-21页 |
| 2.2.2 Kinect工作原理 | 第21-23页 |
| 2.2.3 Kinect骨骼跟踪原理 | 第23-24页 |
| 2.3 系统的搭建和校准 | 第24-30页 |
| 2.3.1 系统搭建 | 第24-26页 |
| 2.3.2 系统校准 | 第26-30页 |
| 2.4 本章总结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于随机切换规则的改进滤波算法 | 第31-46页 |
| 3.1 算法思路 | 第31-32页 |
| 3.2 切换规则原理 | 第32-34页 |
| 3.3 滤波子系统算法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 自适应中值滤波原理 | 第34-36页 |
| 3.3.2 自适应调整高斯滤波原理 | 第36-38页 |
| 3.4 切换滤波算法有效性实验 | 第38-45页 |
| 3.4.1 主观评价 | 第38-43页 |
| 3.4.2 客观评价 | 第43-45页 |
| 3.5 本章总结 | 第45-46页 |
| 第四章 跟踪滤波算法改进 | 第46-59页 |
| 4.1 Kinect传感器深度信息与颜色信息融合算法 | 第46-48页 |
| 4.2 融合EKF预测信息的算法 | 第48-51页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第51-58页 |
| 4.3.1 改进算法与机器学习跟踪效果对比 | 第52-54页 |
| 4.3.2 改进算法与Camshift跟踪效果对比 | 第54-56页 |
| 4.3.3 改进算法在不同环境下跟踪效果对比 | 第56-58页 |
| 4.4 本章总结 | 第58-59页 |
| 第五章 互动系统结合改进算法的应用 | 第59-67页 |
| 5.1 相关技术介绍及校准 | 第59-62页 |
| 5.1.1 互动显示软件VENTUZ简介 | 第59-60页 |
| 5.1.2 VENTUZ与Kinect通信——中间件技术 | 第60-62页 |
| 5.2 实际应用案例——汽车部件展示 | 第62-65页 |
| 5.2.1 互动内容介绍与操作 | 第62-63页 |
| 5.2.2 改进算法前后互动效果对比 | 第63-65页 |
| 5.3 本章总结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-70页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
