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声明
1绪论
1.1研究背景
1.2时间序列数据挖掘的研究现状
1.2.1时间序列的相似性检索研究现状
1.2.2时间序列的分割研究现状
1.3高维时间序列数据挖掘算法在人体运动捕捉数据库上的应用现状
1.4本文的主要工作和论文的组织结构
2人体运动捕捉数据及运动模型的表示
2.1人体运动捕捉数据的获得
2.2运动模型的表示
3基于能量模型的人体运动捕捉数据的相似性检索
3.1概述
3.2运动能量模型的定义与计算
3.2.1势能的定义与计算
3.2.2动能的定义与计算
3.3索引结构的建立
3.3.1基于熵的关键关节的选取
3.3.2动态时间变形算法
3.3.3基于关键关节选取的降维实验结果分析
3.3.4基于Keogh距离的索引建立
3.3.5索引树R树的建立
3.4基于例子的相似性检索
3.4.1 KNN检索算法
3.4.2试验结果及其分析
3.5本章小结
4基于条件随机场的人体运动序列的分割
4.1概述
4.2条件随机场简介
4.2.1有向图模型
4.2.2生成式模型和判别模型
4.2.3条件随机场的定义
4.2.4参数估计
4.2.5推断
4.3条件随机场工具的选用及数据集处理
4.3.1 CRF Package
4.3.2人体运动捕捉数据的标定
4.4试验及其结果分析
4.5本章小结
5总结及展望
5.1论文总结
5.2未来工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢