| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内现状 | 第14页 |
| 1.3 研究内容与思路 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-18页 |
| 2 基于KINECT的骨骼信息采集 | 第18-30页 |
| 2.1 KINECT体感设备 | 第18-24页 |
| 2.1.1 Kinect的硬件组成 | 第19-20页 |
| 2.1.2 Kinect的主要功能 | 第20-23页 |
| 2.1.3 Kinect for Windows SDK简介 | 第23-24页 |
| 2.2 骨骼信息提取 | 第24-27页 |
| 2.2.1 人体的骨骼节点 | 第24-26页 |
| 2.2.2 骨骼数据的获取 | 第26-27页 |
| 2.3 三维人物建模 | 第27-29页 |
| 2.3.1 3DMAX多边形人物建模 | 第27-28页 |
| 2.3.2 基于Kinect骨骼的人物模型控制 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于LOD和SILVERLINING相结合的三维场景渲染 | 第30-40页 |
| 3.1 基于LOD技术的地形渲染 | 第30-33页 |
| 3.1.1 LOD技术简述 | 第30-31页 |
| 3.1.2 基于四叉树的LOD地形渲染 | 第31-33页 |
| 3.2 基于SILVERLINING技术的天空渲染 | 第33-36页 |
| 3.2.1 SilverLining技术简述 | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于SilverLining的动态天空渲染 | 第34-36页 |
| 3.3 基于LOD和SILVERLINING相结合的三维场景渲染 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 基于LCS算法和RANSAC算法的动作流相似度评估 | 第40-50页 |
| 4.1 基于LCS算法的相似度评估 | 第40-42页 |
| 4.1.1 LCS算法 | 第40页 |
| 4.1.2 LCS算法的实现 | 第40-42页 |
| 4.2 基于RANSAC算法的相似度评估 | 第42-44页 |
| 4.2.1 RANSAC算法 | 第42页 |
| 4.2.2 RANSAC算法的实现 | 第42-44页 |
| 4.3 基于LCS算法和RANSAC算法的动作流相似度评估 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 康复训练系统设计 | 第50-64页 |
| 5.1 角色注册设计 | 第51-53页 |
| 5.1.1 角色划分 | 第51-52页 |
| 5.1.2 用户注册 | 第52-53页 |
| 5.2 用户登陆设计 | 第53-54页 |
| 5.3 训练场景设计 | 第54-56页 |
| 5.3.1 室内场景设计 | 第54-55页 |
| 5.3.2 室外场景设计 | 第55-56页 |
| 5.4 训练任务设计 | 第56-60页 |
| 5.4.1 简单任务训练 | 第57-58页 |
| 5.4.2 简单游戏训练 | 第58-59页 |
| 5.4.3 趣味休闲活动 | 第59-60页 |
| 5.5 系统界面设计 | 第60-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第64页 |
| 6.2 研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 个人简历 | 第72页 |
