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人体运动参数预测子系统的设计与实现

论文目录
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-15页
 1.1 论文研究背景和意义第11页
 1.2 研究目标和内容第11-12页
 1.3 论文主要工作第12-13页
 1.4 论文的结构第13-15页
第二章 相关技术介绍第15-29页
 2.1 深度学习相关技术第15-18页
  2.1.1 卷积神经网络第15-16页
  2.1.2 全连接神经网络第16页
  2.1.3 批量归一化第16-17页
  2.1.4 反向传播算法第17-18页
 2.2 三维人体建模第18-21页
  2.2.1 SMPL模型简介第18-19页
  2.2.2 SMPL模型原理第19-21页
 2.3 三维人体姿态估计算法第21-22页
 2.4 三维空间中刚体旋转相关计算第22-24页
  2.4.1 欧拉角、四元数、轴角和旋转矩阵第22-23页
  2.4.2 左手系和右手系的变换第23-24页
 2.5 针孔相机模型原理第24-25页
 2.6 相关数据集介绍第25-27页
  2.5.1 Human3.6m数据集第26页
  2.5.2 MPI-INF-3DHP数据集第26页
  2.5.3 Penn Action数据集第26-27页
 2.7 本章小结第27-29页
第三章 三维人体运动参数预测算法的研究、设计和评估第29-43页
 3.1 引言第29页
 3.2 人体运动参数预测的算法设计第29-37页
  3.2.1 算法框架第29-30页
  3.2.2 2D关键点检测算法第30-31页
  3.2.3 3D关键点检测算法第31-33页
  3.2.4 运动参数预测算法第33-35页
  3.2.5 实验设置第35-36页
  3.2.6 训练和测试策略第36页
  3.2.7 动作重定向在Unity中的实现第36-37页
 3.3 实验结果第37-43页
  3.3.1 基准数据集评测结果第37-39页
  3.3.2 人体重建效果图第39-40页
  3.3.3 动作重定向效果图第40-43页
第四章 人体运动参数预测子系统的需求分析及概要设计第43-53页
 4.1 人体运动参数预测子系统的需求分析第43-46页
  4.1.1 人体运动参数预测子系统总体需求第43-44页
  4.1.2 系统用例图第44-45页
  4.1.3 人体运动参数预测子系统功能性需求第45-46页
  4.1.4 人体运动参数预测子系统非功能性需求第46页
 4.2 人体运动参数预测子系统总体设计第46-50页
  4.2.1 系统开发环境及系统架构第47-48页
  4.2.2 系统数据结构设计第48-50页
 4.3 人体运动参数预测子系统模块设计第50-52页
  4.3.1 数据预处理模块第50-51页
  4.3.2 算法预测模块第51页
  4.3.3 应用展示模块第51-52页
 4.4 本章小结第52-53页
第五章 人体运动参数预测子系统的详细设计第53-65页
 5.1 数据预处理模块详细设计第53-57页
  5.1.1 数据清洗第53-54页
  5.1.2 数据转换第54-56页
  5.1.3 数据增强第56-57页
 5.2 算法预测模块详细设计第57-62页
  5.2.1 2D关键点检测第57-58页
  5.2.2 3D关键点检测第58-61页
  5.2.3 人体运动参数预测第61-62页
 5.3 应用展示模块第62-63页
  5.3.1 渲染3D人体第62页
  5.3.2 动作重定向第62-63页
 5.4 本章小结第63-65页
第六章 人体运动参数预测子系统测试第65-73页
 6.1 人体运动参数预测子系统测试环境第65页
 6.2 系统功能测试第65-68页
  6.2.1 数据预处理模块功能测试第65-66页
  6.2.2 算法预测模块功能测试第66-67页
  6.2.3 应用展示模块功能测试第67-68页
  6.2.4 非功能性需求测试第68页
 6.3 人体运动参数预测子系统结果分析第68-71页
  6.3.1 关键点检测结果分析第68-69页
  6.3.2 三维人体重建结果分析第69-70页
  6.3.3 动作重定向结果分析第70-71页
 6.4 本章小结第71-73页
第七章 结束语第73-75页
 7.1 工作总结第73页
 7.2 未来工作展望第73-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-81页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第81页

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