人体运动捕获数据的建模与重用研究



人体运动捕获数据的建模与重用研究

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人体运动捕获数据的建模与重用研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-9页
目录	第9-12页
图表目录	第12-15页
术语与符号对照表	第15-16页
1 绪论	第16-34页
· 计算机角色动画与人体运动捕获技术简介	第16-22页
· 运动重用技术概述	第22-26页
· 人体运动分割技术概述	第26-28页
· 人体运动检索技术概述	第28-30页
· 人体运动合成技术概述	第30-32页
· 本文贡献和论文组织	第32-34页
2 人体运动捕获数据的表示与基本算法	第34-50页
· 数据格式及常见表示	第34-39页
· 人体骨架及运动数据	第34-36页
· 以矩阵表示角位移	第36-38页
· 以四元数表示角位移	第38-39页
· 基本算法	第39-50页
· 关节位置计算	第39-43页
· 姿势相似度计算	第43-44页
· 时间对齐	第44-46页
· 关键姿势提取	第46-50页
3 人体运动的类文本表示与运动检索	第50-66页
· 引言	第50-51页
· 相关工作	第51-53页
· 类文本运动表示	第53-57页
· 运动字典获取	第53-56页
· 建立运动文档	第56-57页
· 类文本运动表示在运动检索中的应用	第57-61页
· 基于一元向量空间模型的运动检索	第57-59页
· 基于二元向量空间模型的运动检索	第59-60页
· 基于运动幅度的词项权重计算	第60-61页
· 实验结果	第61-64页
· 实验数据与实验参数	第61-62页
· 性能评估指标	第62页
· 检索结果	第62-63页
· 分割结果	第63-64页
· 本章小结	第64-66页
4 基于运动规律学习的非监督人体运动分割方法	第66-90页
· 引言	第66-69页
· 相关工作	第69-71页
· 类文本运动表示与主题建模	第71-76页
· 类文本运动表示	第71页
· 运动主题建模	第71-76页
· 分割策略	第76-81页
· 相似度准则	第76页
· 局部语义一致性曲线	第76-78页
· 分割点检测	第78-81页
· 重训练	第81页
· 实验结果	第81-87页
· 性能评估指标	第81-83页
· 实验数据与实验参数	第83-85页
· 分割结果	第85-87页
· 本章小结	第87-90页
5 人体运动的稀疏语义参数化模型与交互式合成	第90-106页
· 引言	第90-91页
· 相关工作	第91-92页
· 稀疏语义参数化模型	第92-98页
· 数据预处理	第93页
· 稀疏PCA	第93-94页
· 加入成组稀疏特性的TG-SPCA	第94-95页
· 运动建模	第95-98页
· 交互式运动合成	第98-99页
· 实验结果	第99-104页
· 实验数据与实验参数	第99-100页
· 合成结果	第100-102页
· 对比实验	第102-104页
· 本章小结	第104-106页
6 基于逆运动学和重构式ICA的人体运动风格分析与合成	第106-127页
· 引言	第106-108页
· 相关工作	第108-110页
· 运动风格分析	第110-114页
· 预处理	第110-111页
· 非线性低维运动空间	第111-112页
· 风格成分分析	第112-114页
· 基于逆运动学的运动重构	第114页
· 风格化运动合成	第114-119页
· 风格编辑	第115页
· 风格化长运动生成	第115-117页
· 满足姿势约束的运动合成	第117-119页
· 实验结果	第119-125页
· 实验数据与实验参数	第119页
· 风格化运动合成结果	第119-125页
· 本章小结	第125-127页
7 总结与展望	第127-130页
· 本文研究成果	第127-129页
· 将来的工作	第129-130页
致谢	第130-132页
参考文献	第132-143页
附录	第143-144页
博士在读期间完成的论文	第143页
参加的科研项目	第143-144页
博士在读期间获得的奖励	第144页

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