基于三维扫描的点云数据人体3D模型骨骼提取
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·人体语义信息提取的挑战性问题 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第2章 人体模型语义信息提取研究综述 | 第11-26页 |
| ·人体模型末端特征点的提取 | 第11-12页 |
| ·人体模型拓扑结构的提取 | 第12-15页 |
| ·基于高度函数 Reeb 图的方法 | 第12-13页 |
| ·基于测地距离 Reeb 图的方法 | 第13-15页 |
| ·人体模型骨架的提取 | 第15-20页 |
| ·骨架的定义 | 第15-17页 |
| ·骨架提取技术和方法 | 第17-20页 |
| ·人体模型关节中心的提取 | 第20-24页 |
| ·关节中心的定义 | 第20-21页 |
| ·关节中心提取的相关方法 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 人体 3D 点云数据的获取和存储 | 第26-34页 |
| ·三维扫描技术概况 | 第26页 |
| ·三维扫描技术原理 | 第26-27页 |
| ·人体 3D 点云数据的获取 | 第27-28页 |
| ·人体模型的构建方法 | 第28-32页 |
| ·Voronoi 图法 | 第28-29页 |
| ·Delaunay 三角剖分法 | 第29-31页 |
| ·Crust 曲面重建算法 | 第31-32页 |
| ·人体 3D 点云数据的存储 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 点云数据人体 3D 模型语义信息的提取 | 第34-49页 |
| ·算法概述 | 第34-35页 |
| ·点云数据人体 3D 模型末端特征点的提取 | 第35-38页 |
| ·相关定义 | 第35页 |
| ·Dijkstra 算法 | 第35-36页 |
| ·末端特征点提取算法流程 | 第36-38页 |
| ·点云数据人体 3D 模型拓扑结构的提取 | 第38-40页 |
| ·点云数据人体 3D 模型骨架的提取 | 第40-42页 |
| ·点云数据人体 3D 模型关节中心的提取 | 第42-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 实现平台 | 第49-51页 |
| ·OPENGL 简介 | 第49页 |
| ·Windows 下的 OpenGL 结构 | 第49-50页 |
| ·实验平台 | 第50-51页 |
| 第6章 总结及展望 | 第51-53页 |
| ·论文总结 | 第51-52页 |
| ·下一步研究工作 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
