| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第21-42页 |
| 1.1 虚拟现实自然交互的研究背景与意义 | 第21-23页 |
| 1.2 “认知-行为-环境”理论框架的提出及其背景与意义 | 第23-30页 |
| 1.2.1 NIVRS概述 | 第24-26页 |
| 1.2.2 NIVRS特征 | 第26-30页 |
| 1.3 论文主要研究内容及其国内外研究现状 | 第30-40页 |
| 1.3.1 用户认知及其数学表达 | 第30-33页 |
| 1.3.2 用户行为与自然交互 | 第33-35页 |
| 1.3.3 认知任务及其系统 | 第35-36页 |
| 1.3.4 互联网文本挖掘技术 | 第36-38页 |
| 1.3.5 模糊表达 | 第38页 |
| 1.3.6 虚拟现实应用系统 | 第38-40页 |
| 1.4 论文框架 | 第40-42页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第40页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第40-41页 |
| 1.4.3 课题来源 | 第41-42页 |
| 第二章 基于概念外延与模糊数学的用户认知表达 | 第42-75页 |
| 2.1 用户认知概述 | 第42-44页 |
| 2.1.1 用户认知的概念 | 第42-43页 |
| 2.1.2 用户认知的特征 | 第43-44页 |
| 2.2 用户认知表达 | 第44-47页 |
| 2.2.1 基于概念外延的用户认知表达 | 第44-46页 |
| 2.2.2 模糊集表达 | 第46-47页 |
| 2.3 基于互联网文本挖掘的因素集合求解 | 第47-68页 |
| 2.3.1 结合文本密度与标签路径等多特征的网页正文信息提取 | 第49-55页 |
| 2.3.2 结合改进TextRank算法与词语特性等特征的因素求解 | 第55-61页 |
| 2.3.3 因素聚类 | 第61-65页 |
| 2.3.4 CEE-ITM方法的特点 | 第65-68页 |
| 2.4 基于归一化加权系数以及模糊统计的因素隶属度求解 | 第68-71页 |
| 2.4.1 基于模糊统计的因素隶属度求解 | 第68-69页 |
| 2.4.2 基于归一化的因素加权系数求解 | 第69-71页 |
| 2.5 智能冰箱用户认知的数学表达与求解 | 第71-72页 |
| 2.6 基于概念外延与模糊集表达的小粒度数学建模 | 第72-73页 |
| 2.7 本章小结 | 第73-75页 |
| 第三章 “认知-行为-环境”理论框架与自然手势交互 | 第75-100页 |
| 3.1 用户行为与“认知-行为-环境”概述 | 第75-76页 |
| 3.2 “认知-行为-环境”内部逻辑结构深究 | 第76-85页 |
| 3.2.1 因素集合中的3M认知模型 | 第76-79页 |
| 3.2.2 认知因素与用户行为语义设计 | 第79-85页 |
| 3.3 手势机器训练与手势知识库 | 第85-95页 |
| 3.3.1 手势训练与手势识别 | 第85-93页 |
| 3.3.2 手势知识库 | 第93-95页 |
| 3.4 基于骨骼空间向量定义的用户自定义手势设计与实现 | 第95-99页 |
| 3.4.1 基于Kinect的人体骨骼向量的方向余弦特征 | 第95-97页 |
| 3.4.2 基于骨骼关节点信息的用户自定义手势设计 | 第97-99页 |
| 3.5 小结 | 第99-100页 |
| 第四章 基于认知任务的用户认知可视化评估模型 | 第100-112页 |
| 4.1 认知任务概述 | 第100-102页 |
| 4.2 基于认知任务的人机交互应用场景 | 第102-105页 |
| 4.2.1 产品评估与改进 | 第102-103页 |
| 4.2.2 仿真演练及其技能评估 | 第103-104页 |
| 4.2.3 行为评估与医疗康复 | 第104-105页 |
| 4.3 基于认知任务的SRCBTT评估模型 | 第105-107页 |
| 4.3.1 SRCBTT评估模型概述 | 第105-106页 |
| 4.3.2 SRCBTT评估模型定义 | 第106-107页 |
| 4.4 基于认知任务的人机交互系统设计 | 第107-111页 |
| 4.4.1 认知任务设计 | 第107-109页 |
| 4.4.2 系统及其交互逻辑设计 | 第109-111页 |
| 4.5 小结 | 第111-112页 |
| 第五章 自然交互虚拟现实系统的设计与实现 | 第112-136页 |
| 5.1 NIVRS的自然交互设计逻辑 | 第112-117页 |
| 5.1.1 NIVRS硬件系统 | 第112-114页 |
| 5.1.2 NIVRS软件系统 | 第114页 |
| 5.1.3 “认知-行为-环境”框架下的交互设计逻辑 | 第114-117页 |
| 5.2 NIVRS自然交互技术 | 第117-125页 |
| 5.2.1 用户姿体数据与虚拟空间环境的通讯 | 第117-119页 |
| 5.2.2 主控端程序 | 第119-120页 |
| 5.2.3 客户端程序 | 第120-122页 |
| 5.2.4 虚拟家居场景及其交互 | 第122-125页 |
| 5.3 NIVRS交互约束技术 | 第125-131页 |
| 5.3.1 虚拟场景中的交互约束 | 第125-127页 |
| 5.3.2 基于改进四元数算法的人体映射姿体与虚拟旋转体的交互约束 | 第127-130页 |
| 5.3.3 其它交互约束方法 | 第130-131页 |
| 5.4 认知任务框架下基于熵权法的多准则决策 | 第131-134页 |
| 5.4.1 认知任务框架描述 | 第131-132页 |
| 5.4.2 基于熵权法的多准则决策 | 第132-134页 |
| 5.5 本章小结 | 第134-136页 |
| 第六章 基于认知任务的用户认知可视化评估实验 | 第136-148页 |
| 6.1 实验目的 | 第136页 |
| 6.2 实验环境与实验方法 | 第136页 |
| 6.3 实验过程 | 第136-138页 |
| 6.3.1 设计基于认知任务的标准测试任务 | 第136-137页 |
| 6.3.2 被试执行标准测试任务 | 第137-138页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第138-147页 |
| 6.4.1 纵向数据分析 | 第138-141页 |
| 6.4.2 横向对比实验 | 第141-147页 |
| 6.5 本章小结 | 第147-148页 |
| 总结与展望 | 第148-150页 |
| 参考文献 | 第150-162页 |
| 攻读学位期间的论文及项目 | 第162-164页 |
| 致谢 | 第164页 |
