基于视觉的手势识别系统研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 1 手势识别综述 | 第9-18页 |
| 1.1 手势识别的应用领域 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外手势识别及相关领域的研究成果 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内手势识别领域的研究成果 | 第11页 |
| 1.3 手势识别理论基础 | 第11-15页 |
| 1.3.1 手势的定义和分类 | 第11-12页 |
| 1.3.2 手势识别分类 | 第12-13页 |
| 1.3.3 手势建模 | 第13页 |
| 1.3.4 手势分割与跟踪 | 第13-14页 |
| 1.3.5 手势识别 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 2 手势分割与特征提取 | 第18-40页 |
| 2.1 图像预处理 | 第18-24页 |
| 2.1.1 图像平滑 | 第18-21页 |
| 2.1.2 色彩空间的转换 | 第21-24页 |
| 2.2 阈值分割 | 第24-26页 |
| 2.3 形态学处理 | 第26-28页 |
| 2.4 图像分割 | 第28-30页 |
| 2.4.1 差影法 | 第28页 |
| 2.4.2 帧间差法 | 第28-29页 |
| 2.4.3 肤色分割法 | 第29-30页 |
| 2.5 边缘检测 | 第30-32页 |
| 2.5.1 梯度边缘检测 | 第30-31页 |
| 2.5.2 Canny 边缘检测 | 第31-32页 |
| 2.6 特征提取 | 第32-39页 |
| 2.6.1 手势特征参数提取法 | 第32-33页 |
| 2.6.2 傅里叶描绘子 | 第33-34页 |
| 2.6.3 几何矩 | 第34-39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 手势识别 | 第40-45页 |
| 3.1 形状匹配法 | 第40页 |
| 3.2 统计识别法 | 第40-42页 |
| 3.3 模糊识别法 | 第42-43页 |
| 3.4 人工神经网络分类方法 | 第43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 手势跟踪 | 第45-51页 |
| 4.1 传统的运动目标检测算法 | 第45-46页 |
| 4.2 常用目标跟踪算法 | 第46-47页 |
| 4.3 粒子滤波跟踪算法 | 第47-48页 |
| 4.4 Mean-Shift 跟踪算法 | 第48-49页 |
| 4.5 CamShift 跟踪算法 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 算法验证与结果分析 | 第51-63页 |
| 5.1 系统平台与评估指标 | 第51页 |
| 5.1.1 系统平台 | 第51页 |
| 5.1.2 评估指标 | 第51页 |
| 5.2 系统测试与结果分析 | 第51-62页 |
| 5.2.1 操作界面 | 第51-52页 |
| 5.2.2 图像预处理 | 第52-54页 |
| 5.2.3 图像分割 | 第54-56页 |
| 5.2.4 特征提取 | 第56-58页 |
| 5.2.5 手势识别 | 第58-60页 |
| 5.2.6 手势跟踪 | 第60-61页 |
| 5.2.7 模拟鼠标 | 第61-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 在学研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
