人体运动捕捉数据的行为分割与运动分析
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外发展现状 | 第12-18页 |
| ·运动捕捉技术 | 第12-15页 |
| ·运动分割与分析技术 | 第15-18页 |
| ·主要研究内容 | 第18-20页 |
| ·论文的组织安排 | 第20-21页 |
| 2 人体运动捕捉数据研究相关技术 | 第21-33页 |
| ·人体运动捕捉数据 | 第21-24页 |
| ·人体骨架数据 | 第21-24页 |
| ·人体运动数据 | 第24页 |
| ·欧拉角与四元数 | 第24-28页 |
| ·欧拉角 | 第25-26页 |
| ·四元数 | 第26-28页 |
| ·相似性度量方法 | 第28-30页 |
| ·欧几里得距离 | 第28页 |
| ·动态时间归整距离 | 第28-29页 |
| ·马丁距离 | 第29-30页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第30-32页 |
| ·HMM的基本概念 | 第30-31页 |
| ·HMM的三个基本问题 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 人体运动捕捉数据行为分割 | 第33-43页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于KDT的人体运动捕捉数据行为分割算法 | 第33-41页 |
| ·运动数据预处理 | 第33-34页 |
| ·核PCA系数 | 第34页 |
| ·KDT模型参数 | 第34-36页 |
| ·利用KDT对人体运动捕捉数据行为分割 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 4 人体运动捕捉数据层次LMT分析 | 第43-59页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·人体运动捕捉数据层次LMT的HMM建模 | 第43-50页 |
| ·层次LMT的定义与关系 | 第43-45页 |
| ·层次LMT的HMM建模 | 第45-47页 |
| ·EM训练HMM模型 | 第47-50页 |
| ·层次LMT学习算法分析 | 第50-58页 |
| ·两阶段EM迭代算法分析 | 第50-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 基于层次LMT的人体运动捕捉数据分析 | 第59-69页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·基于层次LMT人体运动捕捉数据匹配的标注 | 第59-67页 |
| ·帧间的相似性 | 第59-61页 |
| ·序列间的相似性 | 第61页 |
| ·基于层次LMT的匹配过程 | 第61-62页 |
| ·基于层次LMT的标注分析 | 第62-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 6 总结和展望 | 第69-71页 |
| ·工作总结 | 第69页 |
| ·工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 作者简历 | 第75-79页 |
| 学位论文数据集 | 第79页 |
