面向电子沙盘自然交互的人体运动跟踪系统
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 人体运动跟踪研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.2 人体动作识别技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题来源 | 第12页 |
| 1.4 研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 2 三维标记点连续跟踪方法 | 第14-33页 |
| 2.1 标记点注册 | 第14-15页 |
| 2.2 标记点的跟踪 | 第15-23页 |
| 2.2.1 卡尔曼滤波算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 标记点的卡尔曼滤波预测方法 | 第17-19页 |
| 2.2.3 多约束条件下的标记点连续跟踪方法 | 第19-23页 |
| 2.3 标记点跟踪的鲁棒性处理 | 第23-25页 |
| 2.3.1 缺失标记点的预测 | 第23-24页 |
| 2.3.2 缺失标记点重发现方法 | 第24-25页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第25-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 基于层次骨骼模型的人体运动参数计算 | 第33-43页 |
| 3.1 人体层次骨骼模型 | 第33-34页 |
| 3.2 标记点佩戴方法设计 | 第34页 |
| 3.3 关节中心估计方法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 关节旋转中心计算方法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 标记点-关节中心关系模型 | 第36-37页 |
| 3.4 人体运动参数计算 | 第37-40页 |
| 3.4.1 关节中心位置计算 | 第37-39页 |
| 3.4.2 运动参数的数学描述 | 第39-40页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 面向电子沙盘场景的自然交互 | 第43-59页 |
| 4.1 面向电子沙盘的交互动作定义 | 第43-44页 |
| 4.2 人体运动特征提取 | 第44-46页 |
| 4.3 电子沙盘场景下的交互动作识别方法 | 第46-52页 |
| 4.3.1 支持向量机基本原理 | 第46-48页 |
| 4.3.2 静态姿势识别方法 | 第48-49页 |
| 4.3.3 基于动作序列的交互动作识别方法 | 第49-52页 |
| 4.4 基于头部位姿的兴趣区域计算 | 第52-54页 |
| 4.5 电子沙盘场景下的交互语义映射 | 第54-55页 |
| 4.6 实验结果和分析 | 第55-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 面向电子沙盘交互的运动跟踪系统的设计与实现 | 第59-67页 |
| 5.1 系统总体架构 | 第59-61页 |
| 5.1.1 系统结构 | 第59-60页 |
| 5.1.2 系统开发环境 | 第60-61页 |
| 5.2 数据采集 | 第61-63页 |
| 5.2.1 摄像机标定 | 第61-62页 |
| 5.2.2 标记点数据采集 | 第62-63页 |
| 5.3 人体运动跟踪模块的实现 | 第63-64页 |
| 5.4 电子沙盘场景下的自然交互模块的实现 | 第64-66页 |
| 5.4.1 电子沙盘场景下的交互流程 | 第65页 |
| 5.4.2 基于电子沙盘场景的交互实例验证 | 第65-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 全文总结 | 第67页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74页 |
