基于深度相机的无标记人体步态捕捉方法及系统研究

目录

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第一章 绪 论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究进展

1.2.1 无标记运动捕捉技术

1.2.2 基于深度相机的无标记运动捕捉

1.3 步态检测系统存在的问题

1.4 论文技术路线及章节结构

1.4.1 论文技术路线与主要内容

1.4.2 论文章节结构

第二章 基于模型匹配的人体步态捕捉关键技术与系统

2.1 引言

2.2 深度相机无标记步态捕捉系统构成

2.3 人体运动模型

2.3.1 人体环节模型

2.3.2 人体下肢运动结构

2.4 骨架模型的估计

2.4.1 决策树随机森林分类器构建

2.4.2 人体骨架关节位置估计

2.5 深度相机三维模型重建方法

2.5.1 深度图像预处理

2.5.2 基于连续帧的三维重建

2.6 本章小结

第三章 人体下肢三维模型重建

3.1 引言

3.2 分段人体下肢三维重建框架

3.3 基于数字模型的多深度相机标定

3.3.1 深度相机标定原理

3.3.2 数字模型构建

3.3.3 数字模型与点云数据配准及标定参数求解

3.3.4 实验验证

3.4 人体点云数据预处理

3.4.1 点云数据去噪

3.4.2 相机间点云拼接

3.5 人体点云分割与模型重建

3.5.1 人体点云数据分割

3.5.2 分段点云拼接

3.5.3 点云重叠区域处理

3.6 本章小结

第四章 基于模型配准的人体下肢关节定位

4.1 引言

4.2 关节定位整体框架

4.3 内嵌人体下肢骨架模型构建

4.3.1 标准人体下肢骨架模型获取

4.3.2 人体下肢骨架模型准确性评估

4.3.3 骨架优选方法与关节点绑定

4.4 人体模型配准与关节定位

4.4.1 实时点云获取及预处理

4.4.2 人体环节点云模型配准

4.4.3 人体下肢模型配准顺序与关节点定位

4.5 本章小结

第五章 基于模型配准的人体步态捕捉实验

5.1 引言

5.2 实验准备

5.3 人体下肢三维模型重建实例

5.4 步态捕捉实验

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 论文成果

6.3 展望

参考文献

致 谢

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