用于人机交互的动态手势跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·人机交互技术现状 | 第12-14页 |
| ·手势跟踪算法研究现状 | 第14-16页 |
| ·手势交互的主要应用领域 | 第16-17页 |
| ·手势跟踪算法面临的主要问题 | 第17-18页 |
| ·论文的主要研究内容与组织结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 手势跟踪识别技术及相关理论基础 | 第20-28页 |
| ·手势识别技术简介 | 第20-21页 |
| ·手势跟踪系统框架 | 第21-23页 |
| ·人手的自动检测与分割 | 第21-23页 |
| ·手势区域跟踪技术 | 第23页 |
| ·颜色空间 | 第23-25页 |
| ·常见颜色空间 | 第23-24页 |
| ·色彩模型间的转换 | 第24-25页 |
| ·图像噪声的平滑滤波 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于多特征融合的目标手势区域检测与分割 | 第28-37页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·运动手势的检测 | 第29-31页 |
| ·基于肤色的手势检测 | 第31-33页 |
| ·混合高斯肤色模型 | 第31-32页 |
| ·混合高斯肤色模型肤色检测 | 第32-33页 |
| ·区域生长的手势区域分割 | 第33-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 以实时性为目标的粒子滤波人手跟踪算法 | 第37-48页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·所采用的传统跟踪算法 | 第38-40页 |
| ·粒子滤波跟踪算法 | 第38-39页 |
| ·均值漂移跟踪算法 | 第39-40页 |
| ·改进手势跟踪算法框架 | 第40-43页 |
| ·目标人手的检测分割 | 第40页 |
| ·手势模型的建立 | 第40-41页 |
| ·目标人手的跟踪算法 | 第41-42页 |
| ·跟踪算法流程描述 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-47页 |
| ·遮挡情况下的跟踪对比 | 第43-44页 |
| ·非目标人手情况下跟踪对比 | 第44-45页 |
| ·跟踪算法实时性的对比 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第57页 |
