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第1章 绪论1

1.1 运动跟踪1

1.2 本书主要内容2

1.3 本书内容组织3

第2章 三维人体运动研究综述5

2.1 三维人体运动研究的基本问题5

2.2 三维人体运动模型6

2.3 三维人体运动数据处理10

2.3.1 运动合成12

2.3.2 运动数据压缩15

2.3.3 运动数据库检索18

2.4 运动空间降维20

2.5 三维运动识别26

2.6 运动真实性评价28

2.7 试验数据库33

2.8 小结37

第3章 基于标记点的人体运动跟踪技术38

3.1 基于反光标记点的运动捕捉技术综述38

3.2 关键技术39

3.2.1 标记点贴法39

3.2.2 标记点跟踪40

3.2.3 标记点恢复41

3.3 带标记点人体运动捕捉典型系统44

3.4 带标记点人体运动捕捉系统重要参数46

3.5 典型应用47

3.6 小结49

第4章 基于无标记点的人体运动跟踪技术50

4.1 基于视频的运动捕捉技术53

4.2 关键技术分析54

4.2.1 目标检测54

4.2.2 目标分类55

4.2.3 人体跟踪57

4.2.4 动作识别59

4.3 人体运动跟踪框架简介61

4.3.1 贝叶斯框架61

4.3.2 卡尔曼滤波61

4.3.3 均值漂移跟踪算法62

4.3.4 粒子滤波算法63

4.4 典型应用64

4.5 小结67

第5章 基于稀疏表示的视频人体运动跟踪方法68

5.1 引言68

5.2 相关理论68

5.2.1 稀疏表示理论68

5.2.2 基于稀疏表示的跟踪算法69

5.2.3 Wang-Landau算法70

5.2.4 基于Wang-Landau算法的跟踪71

5.3 算法实现72

5.3.1 目标模板与稀疏词典的建立72

5.3.2 模板更新和遮挡检测74

5.3.3 跟踪策略74

5.4 试验对比与分析78

5.4.1 试验设置78

5.4.2 试验结果与分析79

5.4.3 试验对比与分析81

5.5 小结82

第6章 基于分层结构的三维人体运动模型83

6.1 问题的提出83

6.2 三维骨架运动模型83

6.2.1 人体运动模型84

6.2.2 骨架运动模型84

6.2.3 人体模型数据结构定义85

6.2.4 人体坐标系定义87

6.3 人体运动约束89

6.3.1 生物力学约束89

6.3.2 基于统计的运动约束90

6.4 试验93

6.5 小结94

第7章 线性低维运动空间表示模型95

7.1 问题的提出和描述95

7.1.1 问题的提出95

7.1.2 降维问题描述95

7.2 基于主成分分析的运动空间降维96

7.2.1 主成分分析96

7.2.2 运动描述97

7.2.3 基于主成分分析的运动空间降维处理98

7.3 不同真实感运动生成99

7.3.1 虚关节99

7.3.2 试验及结果分析100

7.4 运动周期获取103

7.4.1 运动周期获取算法103

7.4.2 试验及结果分析103

7.5 运动身份识别105

7.5.1 运动相似度计算106

7.5.2 试验及结果分析107

7.6 小结110

第8章 基于高斯过程动态模型的非线性低维空间运动描述111

8.1 高斯过程动态模型111

8.2 基于高斯过程动态模型的运动降维113

8.3 三维曲线矩不变量描述115

8.4 运动描述及试验结果116

8.5 小结118

第9章 基于姿态投影的运动分析技术119

9.1 问题的提出119

9.2 姿态投影120

9.2.1 正八面体模型120

9.2.2 投影模型120

9.3 运动投影点获取124

9.4 运动投影检索124

9.4.1 运动库的组织125

9.4.2 系统框架127

9.4.3 试验及分析129

9.5 小结131

第10章 总结与展望132

10.1 工作总结132

10.2 未来的发展134

参考文献135