| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-39页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-19页 |
| ·运动捕捉概述 | 第13-18页 |
| ·运动捕捉应用领域 | 第18-19页 |
| ·人体运动捕捉研究现状及进展 | 第19-36页 |
| ·人体运动捕捉数据处理方法研究 | 第19-24页 |
| ·人体运动捕捉数据特征提取与检索研究 | 第24-29页 |
| ·人体运动重构方法研究 | 第29-31页 |
| ·真实感人脸表情仿真的研究 | 第31-36页 |
| ·论文的主要工作及研究成果 | 第36-37页 |
| ·本文组织结构与内容安排 | 第37-39页 |
| 2 光学人体运动捕捉散乱数据处理方法 | 第39-68页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·光学人体运动捕捉散乱数据采集 | 第40-42页 |
| ·东方新锐DVMC-8820光学运动捕捉系统 | 第40-41页 |
| ·特征点设置方式 | 第41-42页 |
| ·数据采集参数设置及文件存储格式 | 第42页 |
| ·基于模版刚性结构匹配的散乱数据处理算法 | 第42-49页 |
| ·散乱运动数据预处理 | 第43-44页 |
| ·模版刚性结构匹配类型 | 第44-45页 |
| ·拓扑结构校验 | 第45-46页 |
| ·基于AR模型的缺失特征标记点的重构 | 第46-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-49页 |
| ·基于备选语义块的脉冲噪声模型及数据处理 | 第49-64页 |
| ·语义块与备选语义块的定义 | 第50页 |
| ·备选语义块的构建 | 第50-52页 |
| ·人体拓扑结构语义模型的定义与构建 | 第52-53页 |
| ·基于语义约束的最合理人体结构的生成 | 第53-54页 |
| ·基于语义块的动态时间序列脉冲噪声模型及滤波 | 第54-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-64页 |
| ·光学运动捕捉数据处理系统 | 第64-67页 |
| ·系统开发环境 | 第65-66页 |
| ·系统设计、系统架构与工作流程 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 3 人体运动特征表示与运动数据检索方法 | 第68-95页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·人体运动捕捉数据源 | 第69-72页 |
| ·BVH人体运动捕捉数据格式 | 第69-70页 |
| ·BVH运动数据格式与人体语义模型关系 | 第70页 |
| ·CMU运动捕捉数据库 | 第70-71页 |
| ·本章实验测试数据库的构建 | 第71-72页 |
| ·基于语义相似度的人体运动捕捉数据检索 | 第72-76页 |
| ·运动捕捉数据语义特征提取 | 第72-73页 |
| ·语义相似度的定义 | 第73-74页 |
| ·实验结果与分析 | 第74-76页 |
| ·基于高维空间超球覆盖的人体运动捕捉数据检索方法 | 第76-83页 |
| ·人体运动特征表示与提取 | 第77-78页 |
| ·检索样本定义与选取 | 第78-79页 |
| ·高维空间中运动特征超球覆盖域的构造 | 第79页 |
| ·覆盖序列与序列相似度的定义 | 第79-80页 |
| ·实验结果及分析 | 第80-83页 |
| ·基于仿生模式识别的人体运动捕捉数据检索方法 | 第83-92页 |
| ·仿生模式识别方法 | 第84-85页 |
| ·仿生模式识别中的HSN神经元 | 第85-86页 |
| ·基于BVH旋转"CHANNEL"的特征提取与检索样本构造 | 第86-88页 |
| ·基于HSN的运动特征覆盖域的构造 | 第88页 |
| ·覆盖序列及简化与相似度评价 | 第88-89页 |
| ·实验结果及分析 | 第89-92页 |
| ·人体运动捕捉数据检索系统 | 第92-94页 |
| ·系统设计、系统架构与工作流程 | 第92-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 4 运动捕捉数据驱动的NURBS人体模型运动重构方法 | 第95-107页 |
| ·引言 | 第95-96页 |
| ·基于NURBS曲面的人体虚拟模型 | 第96-99页 |
| ·非均匀有理B样条(NURBS) | 第96-98页 |
| ·基于NURBS曲面的三维人体模型 | 第98-99页 |
| ·运动捕捉数据驱动的真实感人体动画 | 第99-104页 |
| ·运动捕捉数据源及人体运动语义特征提取 | 第100页 |
| ·基于语义模型的坐标系插补 | 第100-101页 |
| ·NURBS曲面型值点变换以及人体模型的变形 | 第101-102页 |
| ·仿真实验及结果 | 第102-104页 |
| ·基于运动捕捉数据驱动的真实感人体动画系统 | 第104-106页 |
| ·系统设计、系统架构与工作流程 | 第104-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 5 运动捕捉数据驱动的基于MPEG-4标准NURBS人脸动画方法 | 第107-124页 |
| ·引言 | 第107-108页 |
| ·基于NURBS曲面的人脸虚拟模型 | 第108-114页 |
| ·MPEG-4人脸造型及动画标准 | 第109-110页 |
| ·MPEG-4标准的特征点映射关系 | 第110-111页 |
| ·特定目标的特征点选取 | 第111-112页 |
| ·基于NURBS曲面三维人脸模型的个性化RBF映射 | 第112页 |
| ·基于NURBS曲面的三维人脸模型 | 第112-114页 |
| ·运动捕捉数据驱动的真实感面部表情动画 | 第114-120页 |
| ·运动捕捉数据源 | 第115-116页 |
| ·面部运动捕捉数据的分解 | 第116-118页 |
| ·特征标记点与NURBS控制点之间的线性映射 | 第118页 |
| ·面部模型运动向量插补 | 第118-119页 |
| ·实验结果与分析及系统仿真效果 | 第119-120页 |
| ·真实感人脸动画系统 | 第120-123页 |
| ·系统设计、系统架构与工作流程 | 第121-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 结论 | 第124-127页 |
| 本文工作总结 | 第124-126页 |
| 未来工作展望 | 第126-127页 |
| 参考文献 | 第127-135页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第135-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 作者简介 | 第138-139页 |
| 论文创新点摘要 | 第139-140页 |
