声明
致谢
摘要
1 绪论
1.1 选题的背景与意义
1.2 人体外形和动作捕捉的研究现状
1.2.1 人体外形捕捉
1.2.2 人体动作捕捉
1.3 论文的研究内容与结构安排
1.3.1 论文的内容和成果
1.3.2 论文的结构安排
2 基于模型的无标识人体外形和动作捕捉概述
2.1 人体模型的表示方法
2.2 人体运动捕捉的系统框架
2.3 人体外形捕捉
2.4 人体动作捕捉
2.4.1 局部优化算法
2.4.2 全局优化方法
2.4.3 人体先验知识约束
2.5 本章小结
3 基于模型的三维人体外形捕捉
3.1 引言
3.2 相关技术
3.2.1 摄像机模型
3.2.2 人体刚性运动描述
3.2.3 Shape-from-Silhouettes算法介绍
3.3 方法概述
3.4 人体姿态匹配
3.5 人体外形匹配
3.5.1 拉普拉斯网格处理技术
3.5.2 模型变形框架
3.6 实验分析
3.7 本章小结
4 参数化人体模型及动作捕捉初始化模型构建
4.1 引言
4.2 研究现状
4.2.1 参数化人体模型构建
4.2.2 基于图像的人体模型外形和姿态初始化
4.3 统计学分析方法
4.3.1 离散数据插值
4.3.2 主成分分析
4.3.3 多线性分析
4.3.4 特征相关
4.4 SCAPE模型的构建
4.5 基于可变形模型的人体外形估计
4.5.1 方法概述
4.5.2 算法实现
4.6 实验分析
4.7 本章小结
5 结合局部优化和全局优化算法的人体姿态估计
5.1 引言
5.2 人体姿态参数化
5.2.1 指数公式
5.2.2 刚性人体运动的指数映射
5.3 人体模型结构
5.4 方法框架
5.5 局部优化算法
5.5.1 3D-2D匹配
5.5.2 加权最小二乘法
5.5.3 匹配错位检测
5.6 全局优化
5.6.1 退火粒子滤波
5.6.2 交互式模拟退火
5.6.3 全局优化的姿态估计
5.6.4 姿态约束的能量函数
5.7 实验分析
5.7.1 局部优化算法的分析实验
5.7.2 全局优化算法的分析实验
5.7.3 采用不同模型的对比实验
5.8 本章小结
6 结束语
参考文献
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
北京交通大学;