| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·计算机动画技术的应用及发展现状 | 第10页 |
| ·运动捕捉分割技术简介及研究进展 | 第10-15页 |
| ·人体运动捕捉分割技术简介 | 第12-13页 |
| ·人体运动捕捉分割技术研究现状及进展 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容及组织安排 | 第15-17页 |
| ·研究内容分析 | 第15-16页 |
| ·文章组织安排 | 第16-17页 |
| 2 研究内容背景知识介绍 | 第17-25页 |
| ·人体运动捕捉数据 | 第17-20页 |
| ·人体骨架数据模型 | 第17-18页 |
| ·人体运动捕捉数据BVH格式介绍 | 第18-20页 |
| ·数据的降维方法 | 第20-23页 |
| ·线性降维方法 | 第21-22页 |
| ·非线性降维方法 | 第22-23页 |
| ·相似性度量方法 | 第23-24页 |
| ·斜交空间距离 | 第23-24页 |
| ·欧氏距离 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于度量MDS和斜交空间距离的运动捕捉数据分割方法 | 第25-43页 |
| ·算法描述 | 第25-30页 |
| ·运动捕捉序列降维 | 第25-28页 |
| ·运动捕捉序列分割 | 第28-30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-41页 |
| ·运动捕捉数据降维性能分析 | 第30-32页 |
| ·运动捕捉数据分割结果分析 | 第32-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 4 基于信息熵特征选择及聚类的人体运动捕捉数据分割方法 | 第43-56页 |
| ·算法描述 | 第44-46页 |
| ·特征选择和降维 | 第44-45页 |
| ·k均值聚类及分割 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-54页 |
| ·特征选择性能分析 | 第47-48页 |
| ·特征选择对运动捕捉数据的降维性能分析 | 第48-50页 |
| ·运动捕捉数据分割结果分析 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·论文总结 | 第56页 |
| ·未来展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录A 人体运动捕捉数据BVH格式说明 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |