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基于视频的三维人体运动捕获方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-9页 | | 目录 | 第9-12页 | | 第一章 绪论 | 第12-18页 | | ·研究背景 | 第12-13页 | | ·研究目的与意义 | 第13-14页 | | ·论文概要及成果 | 第14-16页 | | ·论文的组织 | 第16-18页 | | 第二章 基于视频的人体运动分析综述 | 第18-38页 | | ·环境建模 | 第20-21页 | | ·运动分割 | 第21-23页 | | ·运动检测 | 第21-22页 | | ·目标分类 | 第22-23页 | | ·运动跟踪 | 第23-28页 | | ·基于模型的跟踪 | 第23-26页 | | ·基于特征的跟踪 | 第26-27页 | | ·基于区域的跟踪 | 第27页 | | ·基于活动轮廓的跟踪 | 第27-28页 | | ·行为理解、识别与运动重构 | 第28-32页 | | ·姿态估计(Pose Estimation) | 第28-29页 | | ·运动识别(Recognition) | 第29-32页 | | ·小结 | 第32-38页 | | ·趋势 | 第32-33页 | | ·难点 | 第33-35页 | | ·研究思路 | 第35-38页 | | 第三章 整体技术框架 | 第38-44页 | | ·数据预处理 | 第39-41页 | | ·建立3D运动数据库 | 第39-40页 | | ·3D运动数据库的统计建模 | 第40-41页 | | ·运动重构阶段 | 第41-44页 | | ·3D人体姿态重构 | 第41-42页 | | ·人体姿态求精技术 | 第42-43页 | | ·基于运动库时空模型的3D运动生成 | 第43-44页 | | 第四章 基于视觉不变量的3D人体姿态重构 | 第44-60页 | | ·轮廓预处理 | 第44-47页 | | ·2D轮廓库的建立 | 第44-45页 | | ·基于静态背景的人体轮廓提取 | 第45-47页 | | ·基于Hu&AMIs的人体姿态重构 | 第47-55页 | | ·Hu矩不变量 | 第48-50页 | | ·仿射矩不变量AMI(Affine Moment Invariants) | 第50-52页 | | ·基于Hu&AMIs的3D人体姿态重构 | 第52-55页 | | ·实验结果 | 第55-58页 | | ·姿态重构 | 第55-56页 | | ·重构结果的真实性度量 | 第56-58页 | | ·小结 | 第58-60页 | | 第五章 基于EMD的3D人体姿态重构 | 第60-76页 | | ·用于人体姿态重构的EMD方法 | 第61-70页 | | ·Embeddings | 第62-64页 | | ·Locality-Sensitive Hashing | 第64-67页 | | ·形状上下文(Shape Context) | 第67-69页 | | ·形状上下文的PCA降维处理 | 第69-70页 | | ·实验结果 | 第70-74页 | | ·基于蹦床视频的3D人体姿态重构 | 第70-73页 | | ·系统效率分析 | 第73-74页 | | ·小结 | 第74-76页 | | 第六章 基于视频内容的3D人体姿态求精 | 第76-86页 | | ·基于点集匹配&骨架模型的姿态求精 | 第76-82页 | | ·2D骨架移植 | 第78-79页 | | ·3D结构信息恢复问题描述 | 第79-81页 | | ·3D结构信息恢复算法 | 第81-82页 | | ·实验结果 | 第82-84页 | | ·小结 | 第84-86页 | | 第七章 基于时空模型的3D人体运动重构 | 第86-112页 | | ·运动重构策略的确定 | 第87页 | | ·3D运动数据库的时空建模 | 第87-94页 | | ·一阶Markov转移模型 | 第89-90页 | | ·统计模型 | 第90-92页 | | ·聚类树和聚类森林 | 第92-94页 | | ·以时空模型为指导的运动重构 | 第94-98页 | | ·数据帧段的重构 | 第94-98页 | | ·分段重构结果的变形求精 | 第98页 | | ·分段重构结果的连接 | 第98页 | | ·实验结果与分析 | 第98-110页 | | ·基于蹦床视频的运动重构 | 第99-107页 | | ·与Lee方法的量化对比 | 第107-110页 | | ·系统效率分析 | 第110页 | | ·小结 | 第110-112页 | | 第八章 基于视频的3D运动生成平台及应用 | 第112-120页 | | ·3D运动生成平台VHSportsTracking Ver1.0简介 | 第112-114页 | | ·在体育运动视频中的应用 | 第114页 | | ·小结 | 第114-120页 | | 第九章 结束语 | 第120-124页 | | ·本文工作总结 | 第120-122页 | | ·下一步研究方向 | 第122-124页 | | 参考文献 | 第124-138页 | | 致谢 | 第138-140页 | | 作者简历 | 第140-141页 |
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论文编号BS1649779，这篇论文共141页
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