有标记点的人体三维运动数据获取方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·基于视频的人体三维运动数据获取方法 | 第9-13页 |
| ·摄像机标定 | 第9-10页 |
| ·人体关节点跟踪 | 第10-12页 |
| ·人体关节点三维投影与逆运算 | 第12页 |
| ·人体三维重构 | 第12-13页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 摄像机标定方法 | 第15-26页 |
| ·摄像机标定分类 | 第15-17页 |
| ·摄像机成像模型 | 第17-18页 |
| ·小孔成像模型 | 第17-18页 |
| ·常用坐标系及其关系 | 第18-22页 |
| ·三个层次的坐标系统 | 第18-20页 |
| ·坐标系变换关系 | 第20-22页 |
| ·摄像机镜头的畸变 | 第22-23页 |
| ·摄像机标定方法实现 | 第23-25页 |
| ·内参数矩阵 | 第23-24页 |
| ·外参数矩阵 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于标记点的人体关节点跟踪方法 | 第26-46页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·粒子滤波基本原理 | 第27-31页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第28页 |
| ·粒子滤波器 | 第28-31页 |
| ·目标特征模型 | 第31-39页 |
| ·特征提取方法 | 第31-32页 |
| ·色彩空间 | 第32-37页 |
| ·目标初始特征模型 | 第37-38页 |
| ·目标区域候选模型 | 第38页 |
| ·目标模型匹配 | 第38-39页 |
| ·目标运动模型 | 第39页 |
| ·算法实现 | 第39-45页 |
| ·算法实现流程 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于人体结构约束的三维运动数据获取方法 | 第46-53页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·人体模型 | 第46-49页 |
| ·常用人体模型 | 第46-47页 |
| ·本文人体模型 | 第47-49页 |
| ·三维数据运算方法 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-53页 |
| 第5章 误差实验数据分析 | 第53-61页 |
| ·实验系统构成 | 第53-56页 |
| ·跟踪误差实验结果分析 | 第56-58页 |
| ·还原误差实验结果分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
