| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织安排 | 第18-19页 |
| 第2章 挥手检测与识别 | 第19-27页 |
| 2.1 人脸识别 | 第19-20页 |
| 2.2 漫水填充算法 | 第20页 |
| 2.3 方法概述 | 第20-23页 |
| 2.3.1 人脸检测 | 第21-22页 |
| 2.3.2 图像处理 | 第22页 |
| 2.3.3 连通区域填色及指尖定位 | 第22-23页 |
| 2.4 挥手识别 | 第23页 |
| 2.5 实验分析 | 第23-25页 |
| 2.5.1 实验平台 | 第23-24页 |
| 2.5.2 实验数据及分析 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 倒地人体检测与识别 | 第27-37页 |
| 3.1 SensorKinect+NITE+OpenNI介绍 | 第28-29页 |
| 3.2 点云信息与PCL介绍 | 第29-30页 |
| 3.3 方法概述0 | 第30-33页 |
| 3.3.1 预处理 | 第31页 |
| 3.3.2 点云分割 | 第31-32页 |
| 3.3.3 点云分段 | 第32页 |
| 3.3.4 特征检测 | 第32-33页 |
| 3.3.5 分类 | 第33页 |
| 3.4 实验 | 第33-36页 |
| 3.4.1 实验平台 | 第33-35页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于云机器人的应用扩展 | 第37-49页 |
| 4.1 结构化的自然语言 | 第38-39页 |
| 4.2 云平台框架 | 第39-41页 |
| 4.3 方法介绍 | 第41-46页 |
| 4.3.1 生成一个任务问题 | 第41页 |
| 4.3.2 由任务问题生成指示 | 第41页 |
| 4.3.3 从知识库中生成指示 | 第41-42页 |
| 4.3.4 由机器人任务规划生成指示 | 第42-44页 |
| 4.3.5 指示的使用方法 | 第44-45页 |
| 4.3.6 平台的实现 | 第45-46页 |
| 4.4 实验 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文工作内容总结 | 第49-50页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 在读期间参加的科研项目 | 第57-59页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第59页 |