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基于人体运动捕捉数据的运动分析技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 致谢 | 第5-6页 | | 摘要 | 第6-7页 | | ABSTRACT | 第7-8页 | | 1 绪论 | 第11-25页 | | 1.1 研究背景与意义 | 第11-17页 | | 1.1.1 计算机动画 | 第11-12页 | | 1.1.2 人体运动捕捉技术 | 第12-15页 | | 1.1.3 基于运动捕捉数据的运动分析技术 | 第15-17页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第17-21页 | | 1.2.1 运动数据行为分割技术 | 第17-19页 | | 1.2.2 运动模板提取计算 | 第19-20页 | | 1.2.3 运动行为识别技术 | 第20-21页 | | 1.3 主要研究内容 | 第21-23页 | | 1.4 论文组织结构 | 第23-25页 | | 2 基于人体运动捕捉数据的运动分析相关技术 | 第25-37页 | | 2.1 人体运动捕捉数据记录 | 第25-28页 | | 2.1.1 人体骨架数据 | 第25-28页 | | 2.1.2 人体运动数据 | 第28页 | | 2.2 人体运动姿态的数值描述 | 第28-33页 | | 2.2.1 旋转矩阵表示法 | 第28-29页 | | 2.2.2 欧拉角表示法 | 第29-30页 | | 2.2.3 四元数表示法 | 第30-31页 | | 2.2.4 三种表示方法之间的转换与比较 | 第31-32页 | | 2.2.5 关节点全局坐标的计算方法 | 第32-33页 | | 2.3 运动序列之间距离度量 | 第33-36页 | | 2.3.1 欧氏距离度量 | 第33-34页 | | 2.3.2 动态时间归整距离度量 | 第34-36页 | | 2.4 本章小结 | 第36-37页 | | 3 基于行为串的运动数据行为分割 | 第37-49页 | | 3.1 运动捕捉数据的行为串描述 | 第37-41页 | | 3.1.1 两点之间的相似性 | 第38页 | | 3.1.2 局部密度与距离 | 第38-39页 | | 3.1.3 聚类与时序恢复 | 第39-41页 | | 3.2 运动数据序列行为分割 | 第41-45页 | | 3.2.1 代表运动行为的关键词 | 第41-43页 | | 3.2.2 行为分割点与运动周期 | 第43-45页 | | 3.3 实验结果与分析 | 第45-48页 | | 3.4 本章小结 | 第48-49页 | | 4 基于关系特征的运动模板的提取计算 | 第49-65页 | | 4.1 关系特征矩阵描述 | 第49-56页 | | 4.1.1 关系特征函数的定义及计算方法 | 第49-51页 | | 4.1.2 原始的关系特征序列 | 第51-54页 | | 4.1.3 改进的关系特征序列 | 第54-56页 | | 4.2 运动模板计算 | 第56-61页 | | 4.3 实验结果与分析 | 第61-63页 | | 4.4 本章小结 | 第63-65页 | | 5 基于运动模板的运动行为识别 | 第65-75页 | | 5.1 运动序列的识别方法 | 第65-71页 | | 5.1.1 基于根节点位置变化的预分类 | 第66-67页 | | 5.1.2 基于模板匹配的识别过程 | 第67-71页 | | 5.2 实验结果与分析 | 第71-74页 | | 5.3 本章小结 | 第74-75页 | | 6 总结与展望 | 第75-77页 | | 6.1 总结 | 第75-76页 | | 6.2 展望 | 第76-77页 | | 参考文献 | 第77-81页 | | 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-85页 | | 学位论文数据集 | 第85页 |
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