基于双目立体视觉的手势识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·系统的总体框架 | 第13-14页 |
| ·课题主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 立体视觉系统 | 第17-32页 |
| ·立体视觉系统概述 | 第17页 |
| ·立体视觉的组成部分 | 第17-20页 |
| ·图像获取 | 第17页 |
| ·摄像机的标定 | 第17-18页 |
| ·特征提取 | 第18页 |
| ·立体匹配 | 第18-20页 |
| ·三维恢复 | 第20页 |
| ·摄像机标定 | 第20-31页 |
| ·单目摄像机模型 | 第20-23页 |
| ·摄像机标定的应用 | 第23-24页 |
| ·标定的方法总结 | 第24-25页 |
| ·张正友标定方法 | 第25-26页 |
| ·Matlab 标定工具箱应用 | 第26-27页 |
| ·标定实验结果及分析 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 立体匹配优化算法研究 | 第32-41页 |
| ·引言 | 第32-35页 |
| ·研究意义及方法 | 第32-33页 |
| ·标准稻田算法 | 第33-35页 |
| ·模式搜索方法 | 第35-36页 |
| ·混合算法 | 第36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-40页 |
| ·选择测试函数 | 第36-37页 |
| ·参数设置 | 第37页 |
| ·仿真结果及分析比较 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 手势识别研究 | 第41-49页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·手势建模 | 第41页 |
| ·手势识别概述 | 第41-42页 |
| ·手势识别方法分类 | 第42-43页 |
| ·基于数据手套的手势识别 | 第42页 |
| ·基于视觉的手势识别 | 第42-43页 |
| ·常用的手势识别算法 | 第43-48页 |
| ·动态神经网络 | 第44页 |
| ·粒子滤波 | 第44-45页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 手势识别系统实现 | 第49-59页 |
| ·双目立体视觉系统实现 | 第49-50页 |
| ·图像获取 | 第49页 |
| ·立体校正 | 第49页 |
| ·立体匹配 | 第49-50页 |
| ·手势检测 | 第50-52页 |
| ·手势跟踪 | 第52-53页 |
| ·动态手势识别 | 第53-56页 |
| ·起始点的检测 | 第54页 |
| ·动态手势特征提取 | 第54-55页 |
| ·手势建模与训练 | 第55-56页 |
| ·手势定义 | 第56-57页 |
| ·硬件平台 | 第57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-58页 |
| ·动态手势识别结果 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |
