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基于深度图像信息的手势识别技术研究与应用

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·课题背景第11-12页
   ·课题研究的意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-15页
   ·论文研究内容及论文结构第15-17页
第2章 基于深度图像信息的手势识别系统所采用的关键技术第17-39页
   ·OpenCV的简介第17-19页
     ·OpenCV的概述第17-18页
     ·OpenCV的结构和内容第18-19页
   ·Kinect的概述第19-22页
   ·OpenNI的概述第22-23页
   ·Visual Studio 2010开发工具简介第23-24页
   ·手势识别算法分析第24-38页
     ·滤波算法第25-26页
     ·Suzuki轮廓跟踪算法第26-30页
     ·DP多边形逼近算法第30-31页
     ·凸包和凸缺陷第31-34页
     ·Hu矩第34-37页
     ·结构匹配法第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第3章 系统总体结构、功能划分及分析第39-49页
   ·手势的概念第39-40页
   ·系统总体结构第40-41页
   ·系统功能模块结构第41-47页
     ·手势检测第41-44页
     ·手势识别第44-47页
   ·本章小结第47-49页
第4章 系统设计第49-75页
   ·手势检测第49-57页
     ·采集图像与手心定位第49-51页
     ·手势分割第51-56页
     ·手势图像预处理第56-57页
   ·手势识别第57-65页
     ·手势建模第57-59页
     ·手势分析第59-65页
   ·使用SVM分类器实现手势识别第65-74页
     ·SVM分类原理第66-69页
     ·核函数的选择第69-71页
     ·SVM分类实现第71-74页
   ·本章小结第74-75页
第5章 系统功能实现、测试与应用第75-85页
   ·环境配置第75-77页
   ·手势识别系统的流程及识别结果第77-81页
   ·手势识别系统的测试第81-82页
   ·手势识别系统的应用——手势控制PPT演示第82-83页
   ·本章小结第83-85页
第6章 结论与展望第85-89页
   ·结论第85-86页
   ·展望第86-89页
参考文献第89-93页
致谢第93页

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