动态手势识别及其在车载HUD中应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究概述 | 第12-14页 |
| 1.2.1 手势识别分类 | 第12-13页 |
| 1.2.2 手势识别中的关键技术 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第15-18页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 工作安排 | 第16-18页 |
| 第2章 动态手势识别图像的采集和预处理 | 第18-32页 |
| 2.1 车载手势图像采集 | 第18-19页 |
| 2.1.1 图像及数据输入设备 | 第18页 |
| 2.1.2 动态手势获取 | 第18-19页 |
| 2.2 手势图像预处理 | 第19-24页 |
| 2.2.1 平滑滤波 | 第19-21页 |
| 2.2.2 形态学处理 | 第21-24页 |
| 2.3 颜色空间转换 | 第24-29页 |
| 2.3.1 常用颜色空间介绍 | 第24-26页 |
| 2.3.2 颜色空间的转换 | 第26-28页 |
| 2.3.3 颜色转换函数 | 第28-29页 |
| 2.4 二值化 | 第29-31页 |
| 2.4.1 二值图像 | 第29页 |
| 2.4.2 图像二值化 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 手势图像分割算法的研究 | 第32-43页 |
| 3.1 手势分割的基本概念 | 第32-34页 |
| 3.1.1 阈值分割法 | 第32页 |
| 3.1.2 帧差法 | 第32-33页 |
| 3.1.3 背景减除法 | 第33页 |
| 3.1.4 光流法 | 第33-34页 |
| 3.2 基于轮廓曲率特征的肤色概率图算法 | 第34-42页 |
| 3.2.1 建立肤色模型 | 第34-37页 |
| 3.2.2 区域概率图 | 第37-39页 |
| 3.2.3 基于曲率的人脸去除 | 第39-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 手部特征提取 | 第43-52页 |
| 4.1 手部特征提取简述 | 第43页 |
| 4.2 基于区域质心的最小二乘拟合运动估计 | 第43-51页 |
| 4.2.1 手势区域质心 | 第43-46页 |
| 4.2.2 基于最小二乘拟合的运动方向估测 | 第46-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 系统平台搭建及结果 | 第52-65页 |
| 5.1 测试平台 | 第52-53页 |
| 5.2 基于OpenCV的手势识别环境配置 | 第53-54页 |
| 5.3 动态手势识别系统移植至安卓平台 | 第54-58页 |
| 5.3.1 Android开发环境构建 | 第54-56页 |
| 5.3.2 基于JNI调用OpenCV库 | 第56-58页 |
| 5.4 系统运行测试 | 第58-64页 |
| 5.4.1 手势功能定义 | 第58-59页 |
| 5.4.2 系统安装 | 第59-61页 |
| 5.4.3 系统测试 | 第61-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A(攻读硕士学位期间的学术成果) | 第71-72页 |
| 附录B(攻读硕士学位期间参加的科研项目) | 第72页 |
