基于双目视觉的人手定位与手势识别系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题的背景、来源及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文所做的工作与组织结构 | 第13-15页 |
| 2 系统的总体框架 | 第15-20页 |
| ·系统的需求分析 | 第15-16页 |
| ·系统的功能设计 | 第16-18页 |
| ·系统的设计目标 | 第16-17页 |
| ·系统的功能模块及框架组成 | 第17-18页 |
| ·可能遇到的问题及解决方法 | 第18-19页 |
| ·系统实现的难点 | 第18-19页 |
| ·采取的技术路线 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 人手定位模块的关键技术与实现 | 第20-35页 |
| ·目标的实时检测与跟踪 | 第20-25页 |
| ·CamShift算法 | 第20-23页 |
| ·改进的CamShift跟踪算法 | 第23-25页 |
| ·双目视觉定位原理 | 第25-28页 |
| ·坐标系说明 | 第25-26页 |
| ·定位原理 | 第26-28页 |
| ·摄像机标定 | 第28-32页 |
| ·摄像机标定原理 | 第28-30页 |
| ·标定的实现 | 第30-32页 |
| ·人手特征点的提取及定位的实现 | 第32-33页 |
| ·三维虚实注册 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 手势识别模块的关键技术与实现 | 第35-47页 |
| ·人手轮廓特征的提取 | 第35-42页 |
| ·人手轮廓的提取流程 | 第35-36页 |
| ·原始RGB图像转换为HSV图像 | 第36-40页 |
| ·图像的形态学去噪 | 第40-41页 |
| ·边缘检测算法提取轮廓 | 第41-42页 |
| ·通过约束条件确定人手目标轮廓 | 第42页 |
| ·手势识别 | 第42-45页 |
| ·凸包的概念 | 第42-43页 |
| ·基于凸包点的手势识别原理 | 第43-45页 |
| ·手势库的建立 | 第45-46页 |
| ·BMP图像格式 | 第45页 |
| ·手势数据库的建立 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 系统实现及应用 | 第47-60页 |
| ·原型系统的实现 | 第47-55页 |
| ·系统开发的软硬件要求 | 第47-50页 |
| ·系统实现流程图 | 第50-52页 |
| ·核心函数及功能介绍 | 第52-54页 |
| ·虚拟化学实验平台简介 | 第54-55页 |
| ·虚拟手的构建 | 第55页 |
| ·操作规则 | 第55页 |
| ·实例 | 第55-59页 |
| ·系统界面介绍 | 第55-58页 |
| ·操作实例 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·全文总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历 在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第67页 |
