基于立体视觉的手形手势识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及现状 | 第9页 |
| ·手势识别研究概述 | 第9-12页 |
| ·手势的定义 | 第9-10页 |
| ·手势识别 | 第10-11页 |
| ·几种常用的手势识别技术 | 第11-12页 |
| ·基于视觉的手势识别系统 | 第12-13页 |
| ·系统构成 | 第12页 |
| ·手势识别的一般流程 | 第12-13页 |
| ·手势识别的难点 | 第13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 与手势图像分割的相关技术研究 | 第15-31页 |
| ·几种常用的分割算法 | 第15-20页 |
| ·阈值分割法 | 第15-16页 |
| ·基于边界的分割算法 | 第16页 |
| ·区域增长法 | 第16-17页 |
| ·差分法 | 第17-19页 |
| ·光流法 | 第19-20页 |
| ·图像增强处理 | 第20-21页 |
| ·图像平滑 | 第20-21页 |
| ·图像锐化 | 第21页 |
| ·基于肤色检测实现静态手势的分割 | 第21-27页 |
| ·肤色模型的概述 | 第21页 |
| ·常用的几种颜色空间的比较 | 第21-24页 |
| ·肤色模型的选择和建立 | 第24-27页 |
| ·利用帧差法和肤色模刑法结合实现动态手势分割 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 静态手形特征的提取与建模 | 第31-43页 |
| ·轮廓提取方法 | 第31-37页 |
| ·一阶梯度算法 | 第31-32页 |
| ·基于最优化方法的算法 | 第32页 |
| ·八邻域搜索法 | 第32-34页 |
| ·本文的几种算法 | 第34-37页 |
| ·手指数的判定 | 第37-38页 |
| ·指尖的定位 | 第38-39页 |
| ·利用几何矩对静态手形进行建模和识别 | 第39-42页 |
| ·几何矩的基本概念 | 第39-40页 |
| ·静态手形样本庫的建立 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 动态手势识别方法的研究 | 第43-67页 |
| ·HMM的基本思想 | 第43-46页 |
| ·Markov链 | 第43-44页 |
| ·HMM | 第44-46页 |
| ·HMM基本算法 | 第46-52页 |
| ·前向—后向算法 | 第46-49页 |
| ·Viterbi算法 | 第49-50页 |
| ·Baum-Welch算法 | 第50-52页 |
| ·HMM模型的类型 | 第52-53页 |
| ·按照HMM状态转移矩阵A的分类 | 第52-53页 |
| ·按照HMM的输出概率矩阵B的分类 | 第53页 |
| ·用HMM实现动态手势识别 | 第53-60页 |
| ·手势特征的提取 | 第54-56页 |
| ·HMM参数的初始化问题 | 第56-57页 |
| ·训练手势的HMM模型 | 第57-59页 |
| ·基于HMM的手势识别过程 | 第59-60页 |
| ·基于DTW的动态手势识别的研究 | 第60-63页 |
| ·系统运行界面 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·全文工作总结 | 第67-68页 |
| ·工作中的不足与展望 | 第68-69页 |
| 附录A 图索引 | 第69页 |
| 附录B 表索引 | 第69-70页 |
| Appendix A Figure Index | 第70页 |
| Appendix B Table Index | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
