基于人体三维姿态的动作评价系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-20页 |
| 1.2.1 三维人体运动捕获系统 | 第13-17页 |
| 1.2.2 三维人体姿态估计方法 | 第17-18页 |
| 1.2.3 动作识别方法 | 第18-20页 |
| 1.2.4 目前存在的问题 | 第20页 |
| 1.3 论文的主要工作以及结构安排 | 第20-22页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第20页 |
| 1.3.2 论文结构的安排 | 第20-22页 |
| 2 相关研究工作 | 第22-30页 |
| 2.1 人体二维姿态估计方法 | 第22-24页 |
| 2.2 基于OPENPOSE的人体二维关节点提取 | 第24-26页 |
| 2.2.1 相关算法的原理 | 第24-25页 |
| 2.2.2 结果展示 | 第25-26页 |
| 2.3 基于单目的人体三维态估计 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于双目立体视觉的人体三维姿态恢复 | 第30-60页 |
| 3.1 系统原理介绍及相机标定 | 第30-40页 |
| 3.1.1 视差原理 | 第30-31页 |
| 3.1.2 摄像机成像模型 | 第31-35页 |
| 3.1.3 摄像机标定 | 第35-39页 |
| 3.1.4 双目校正 | 第39-40页 |
| 3.2 基于双目的三维姿态重建 | 第40-46页 |
| 3.3 基于特征点匹配的算法改进 | 第46-48页 |
| 3.4 实验结果对比及展示 | 第48-55页 |
| 3.4.1 与单目恢复方法对比 | 第48-49页 |
| 3.4.2 与kinect重建结果对比 | 第49-55页 |
| 3.5 基于卡尔曼滤波的关节点修正 | 第55-58页 |
| 3.5.1 卡尔曼滤波简介 | 第56-58页 |
| 3.5.2 实验结果展示 | 第58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 4 基于动态时间规整的动作对齐 | 第60-70页 |
| 4.1 动态时间规整 | 第60-64页 |
| 4.1.1 动态时间规整介绍 | 第60-61页 |
| 4.1.2 动态规划原理 | 第61-62页 |
| 4.1.3 动态时间规整算法原理 | 第62-64页 |
| 4.2 视频动作对齐实验结果展示 | 第64-69页 |
| 4.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 5 高尔夫动作评价系统 | 第70-79页 |
| 5.1 系统实验平台搭建 | 第71-73页 |
| 5.1.1 硬件平台 | 第71-72页 |
| 5.1.2 软件平台 | 第72-73页 |
| 5.2 高尔夫动作评价系统展示 | 第73-77页 |
| 5.2.1 相机标定模块 | 第73-74页 |
| 5.2.2 数据采集 | 第74-75页 |
| 5.2.3 动作评价结果展示 | 第75-77页 |
| 5.3 本章小结 | 第77-79页 |
| 6 总结和展望 | 第79-81页 |
| 6.1 总结 | 第79页 |
| 6.2 展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
