| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 人机交互 | 第10-12页 |
| 1.2.2 姿势识别研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 基于Kinect的动作捕捉技术 | 第16-23页 |
| 2.1 Kinect简介 | 第16-17页 |
| 2.2 Kinect开发环境 | 第17-18页 |
| 2.3 Kinect工作原理 | 第18-21页 |
| 2.3.1 Kinect深度图获取原理 | 第18页 |
| 2.3.2 骨骼跟踪技术 | 第18-20页 |
| 2.3.3 骨骼数据的获取 | 第20-21页 |
| 2.4 实验条件确定 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 动作流评估算法 | 第23-34页 |
| 3.1 数据规整算法 | 第23-24页 |
| 3.1.1 关节点坐标值的截取 | 第23-24页 |
| 3.1.2 骨骼数据的预处理 | 第24页 |
| 3.2 豪斯多夫距离算法 | 第24-27页 |
| 3.3 动态时间规整算法 | 第27-31页 |
| 3.3.1 算法简介 | 第27-28页 |
| 3.3.2 动态时间规整算法原理 | 第28-30页 |
| 3.3.3 改进的DTW算法 | 第30-31页 |
| 3.4 算法置信度确定实验 | 第31-32页 |
| 3.5 基于关节点角度的动作评估 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于Kinect的瑜伽教学系统设计 | 第34-47页 |
| 4.1 系统设计概要 | 第34-38页 |
| 4.1.1 设计目标 | 第34页 |
| 4.1.2 系统设计原则 | 第34-35页 |
| 4.1.3 系统整体架构 | 第35-37页 |
| 4.1.4 PC控制端 | 第37-38页 |
| 4.2 系统功能模块设计 | 第38-46页 |
| 4.2.1 软件界面设计 | 第38-41页 |
| 4.2.2 数据采集模块 | 第41页 |
| 4.2.3 模块库建立模块 | 第41-42页 |
| 4.2.4 Direct2D绘图模块 | 第42-43页 |
| 4.2.5 动作识别模块 | 第43-44页 |
| 4.2.6 动作流相似度评估模块 | 第44-45页 |
| 4.2.7 语音提示模块 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统测试与误差分析 | 第47-56页 |
| 5.1 实验平台 | 第47页 |
| 5.2 数据采集 | 第47-48页 |
| 5.3 系统测试 | 第48-54页 |
| 5.3.1 基于Hausdorff算法的姿势评估实验验证 | 第49-50页 |
| 5.3.2 基于DTW算法的姿势评估实验验证 | 第50-51页 |
| 5.3.3 基于关节点角度的姿势评估 | 第51-53页 |
| 5.3.4 动作流匹配算法综合实验 | 第53-54页 |
| 5.4 误差分析 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 附录 | 第64-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73页 |