基于运动捕捉数据的人体运动分割和标注技术
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序言 | 第9-12页 |
| 1 引言 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 运动捕捉技术 | 第14-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-21页 |
| 1.3.1 运动特征 | 第17-18页 |
| 1.3.2 运动行为分割技术 | 第18-20页 |
| 1.3.3 运动行为标注技术 | 第20-21页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第21-22页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第22-23页 |
| 2 人体运动捕捉相关基础理论 | 第23-32页 |
| 2.1 人体骨架模型 | 第23-24页 |
| 2.2 运动捕捉数据格式 | 第24-28页 |
| 2.2.1 ASF文件 | 第24-27页 |
| 2.2.2 AMC文件 | 第27-28页 |
| 2.3 人体运动数据的数值形式 | 第28-31页 |
| 2.3.1 欧拉角 | 第28-29页 |
| 2.3.2 四元数 | 第29-30页 |
| 2.3.3 世界坐标 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于局部异常因子的运动行为分割 | 第32-45页 |
| 3.1 基于LOF的运动行为分割方法的原理与框架 | 第32-34页 |
| 3.1.1 基于LOF的运动行为分割方法原理 | 第32-33页 |
| 3.1.2 基于LOF的运动行为分割方法框架 | 第33-34页 |
| 3.2 基于LOF的运动行为分割方法 | 第34-40页 |
| 3.2.1 骨骼夹角特征提取 | 第34-36页 |
| 3.2.2 滑动窗口的骨骼夹角直方图统计 | 第36-37页 |
| 3.2.3 LOF计算 | 第37-40页 |
| 3.2.4 提取分割点 | 第40页 |
| 3.3 实验设计与结果分析 | 第40-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于运动模板的运动行为标注 | 第45-55页 |
| 4.1 基于MTs的运动行为标注方法的思路与框架 | 第45-46页 |
| 4.1.1 基于MTs的运动行为标注方法的思路 | 第45-46页 |
| 4.1.2 基于MTs的运动行为标注方法的框架 | 第46页 |
| 4.2 基于MTs的运动行为标注方法 | 第46-51页 |
| 4.2.1 建立运动场 | 第47-48页 |
| 4.2.2 运动模板的合成 | 第48-49页 |
| 4.2.3 DTW匹配 | 第49-51页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 运动行为分割系统设计与开发 | 第55-62页 |
| 5.1 关键技术 | 第55-56页 |
| 5.1.1 Qt的Model-View架构 | 第55-56页 |
| 5.1.2 OpenGL开源函数库 | 第56页 |
| 5.2 需求分析 | 第56-58页 |
| 5.3 系统设计 | 第58-60页 |
| 5.3.1 模块划分 | 第58页 |
| 5.3.2 时序图 | 第58-60页 |
| 5.3.3 类设计 | 第60页 |
| 5.4 系统实现 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
