基于RGB-D图像的人体三维重建在iOS上的研究与实现

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基于RGB-D图像的人体三维重建在iOS上的研究与实现

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基于RGB-D图像的人体三维重建在iOS上的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.2.1 静态场景重建	第11-12页
1.2.2 人体三维重建	第12-14页
1.3 研究内容与创新工作	第14-15页
1.3.1 研究内容	第14页
1.3.2 创新工作	第14-15页
1.4 论文结构	第15-16页
第二章相关技术研究	第16-26页
2.1 体翘曲场	第16-17页
2.2 对偶四元数	第17-20页
2.3 迭代最近点算法	第20-21页
2.4 高斯牛顿法	第21-23页
2.5 基于截断的带符号距离函数	第23-25页
2.6 本章小结	第25-26页
第三章基于人体骨骼的表面变形节点稠密翘曲场	第26-40页
3.1 人体骨骼分割及缝合	第26-30页
3.1.1 人体骨骼分割	第27页
3.1.2 人体关节图与骨骼图	第27-28页
3.1.3 缝合边界框	第28-30页
3.2 人体表面变形节点图	第30-31页
3.2.1 变形节点图	第30-31页
3.2.2 正则化图	第31页
3.3 稠密非刚性翘曲场	第31-34页
3.3.1 骨骼运动	第31-32页
3.3.2 关节点附近的变形	第32页
3.3.3 骨骼主部位的表面变形	第32-33页
3.3.4 翘曲函数	第33-34页
3.4 稠密非刚性表面融合	第34-35页
3.5 能量函数	第35-38页
3.5.1 稠密非刚性Data项	第35-36页
3.5.2 翘曲场正则化	第36-37页
3.5.3 骨骼运动先验	第37-38页
3.6 翘曲场延伸	第38-39页
3.6.1 表面变形节点图的更新	第38页
3.6.2 正则化图的更新	第38-39页
3.7 本章小结	第39-40页
第四章人体三维重建在iOS上的实现	第40-50页
4.1 RGB-D图像预处理	第41-43页
4.1.1 深度数据格式转换	第41页
4.1.2 深度图像去噪	第41-42页
4.1.3 深度图的表面测量	第42-43页
4.2 人体关键点检测	第43-44页
4.3 IMU姿态估计	第44-47页
4.3.1 iPhone上的IMU预积分	第44-47页
4.3.2 ICP非线性迭代优化初始值	第47页
4.4 iOS数据传输与接收	第47-49页
4.5 服务端处理	第49页
4.6 本章小结	第49-50页
第五章实验与测试	第50-56页
5.1 实验环境	第50页
5.2 基于人体骨骼的表面变形节点稠密翘曲场	第50-53页
5.3 人体三维重建在iOS上的实现	第53-55页
5.4 本章小结	第55-56页
第六章总结和展望	第56-58页
6.1 论文工作总结	第56-57页
6.2 未来展望	第57-58页
参考文献	第58-62页
致谢	第62-63页
攻读学位期间取得的研究成果	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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