基于隐马尔可夫模型的手势识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第10-16页 |
| ·人机交互技术发展现状 | 第10-11页 |
| ·手势识别技术在人机交互中的应用 | 第11-13页 |
| ·手势识别系统的整体结构 | 第13-15页 |
| ·研究的关键问题和难点 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文各章安排 | 第17-18页 |
| 第二章 基于肤色和形状特征的手势分割 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18-20页 |
| ·高斯肤色模型结合形状特征进行手势分割 | 第20-24页 |
| ·颜色空间的选择 | 第21-22页 |
| ·基于高斯肤色模型的分割 | 第22-23页 |
| ·结合形状特征分割出手势 | 第23-24页 |
| ·试验结果 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于改进粒子滤波算法的手势跟踪 | 第28-37页 |
| ·引言 | 第28-30页 |
| ·基于粒子滤波的跟踪算法 | 第30-33页 |
| ·粒子滤波跟踪算法的改进 | 第33-34页 |
| ·实验结果 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 手势特征提取 | 第37-43页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·动态手势特征提取 | 第37-40页 |
| ·位置(location) | 第38页 |
| ·方向角(orientation) | 第38-39页 |
| ·速率(velocity) | 第39页 |
| ·改进的Freeman 链码表示轨迹 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于隐马尔可夫模型的手势识别 | 第43-57页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·HMM 的基本概念 | 第44-46页 |
| ·HMM 的基本问题 | 第46-47页 |
| ·HMM 基本问题的解法 | 第47-53页 |
| ·评价问题 | 第47-49页 |
| ·解码问题 | 第49-50页 |
| ·训练问题 | 第50-52页 |
| ·优化HMM 输出结果 | 第52-53页 |
| ·实验过程及结果 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |
