| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·研究目的和难点 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·研究意义及其应用方向 | 第11-12页 |
| ·本文主要结构 | 第12-13页 |
| 2 人手检测和手势跟踪研究现状 | 第13-22页 |
| ·手部区域分割相关技术 | 第14-16页 |
| ·手势跟踪相关技术 | 第16-18页 |
| ·基于GPU高性能编程的手势识别 | 第18-20页 |
| ·全息幻象交互系统简介 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于单目视觉的自然用户接口的设计与实现 | 第22-40页 |
| ·系统框架结构 | 第22-23页 |
| ·手部区域检测 | 第23-31页 |
| ·建立肤色模型与肤色阈值分割 | 第23-26页 |
| ·平滑处理 | 第26-27页 |
| ·运动目标检测 | 第27-30页 |
| ·形态学处理 | 第30-31页 |
| ·轮廓提取 | 第31-35页 |
| ·对肤色运动区域的轮廓提取 | 第31-33页 |
| ·轮廓的筛选算法 | 第33-35页 |
| ·手势跟踪 | 第35-39页 |
| ·基于最近运动轨迹的改进的CamShift跟踪算法 | 第35-37页 |
| ·粒子滤波跟踪算法 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 实验结果分析 | 第40-48页 |
| ·自适应阈值分割实验结果分析 | 第40-41页 |
| ·改进的CamShift算法和粒子滤波相结合的跟踪算法 | 第41-44页 |
| ·自然用户接口数据分析 | 第44-48页 |
| 5 工作总结及展望 | 第48-49页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |