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基于骨架化和模板匹配的交通指挥手势识别

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-11页
第1章 绪论第11-23页
   ·研究背景和意义第11-12页
   ·研究现状第12-19页
     ·应用研究现状第12-13页
     ·技术研究现状第13-19页
   ·主要工作及难点和创新点第19-22页
     ·主要工作第19-21页
     ·难点第21页
     ·创新点第21-22页
   ·论文的组织与安排第22-23页
第2章 交通指挥手势图像预处理第23-31页
   ·引言第23页
   ·图像灰度化第23-24页
   ·图像背景去除及二值化第24-26页
   ·数字形态学处理第26-29页
     ·腐蚀第26-27页
     ·膨胀第27-28页
     ·开启第28页
     ·闭合第28-29页
   ·大小归一第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 交通指挥关键手势提取第31-37页
   ·引言第31页
   ·交通指挥手势分析第31-33页
     ·左转弯手势第32页
     ·右转弯手势第32页
     ·直行手势第32-33页
     ·停止手势第33页
   ·关键手势提取原理和方法第33-36页
     ·关键手势提取原理第33页
     ·关键手势提取方法第33-36页
   ·本章小结第36-37页
第4章 基于轮廓删减的交通指挥手势骨架化第37-44页
   ·引言第37页
   ·骨架的定义第37-38页
   ·骨架化算法的分类及其缺陷第38-39页
     ·拓扑细化算法第38-39页
     ·距离变换算法第39页
   ·基于轮廓删减的骨架化算法第39-43页
     ·8-领域以及方向码第40-41页
     ·8-领域删除规则第41-42页
     ·基于轮廓删减的骨架化算法具体细化过程第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第5章 基于加权 Hausdorff 距离的模板匹配第44-51页
   ·引言第44页
   ·模板匹配第44-45页
     ·模板匹配的定义第44页
     ·模板匹配的用途及分类第44-45页
   ·样本模板第45页
   ·Hausdorff 距离第45-46页
   ·加权的Hausdorff 距离第46-48页
   ·欧式距离与chamfer 距离第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第6章 交通指挥手势识别系统实现及结果分析第51-62页
   ·OpenCV 视觉库第51-52页
     ·OpenCV 简介第51页
     ·OpenCV 的功能第51-52页
   ·系统实现第52-55页
     ·系统功能模块第52-54页
     ·系统核心算法第54-55页
   ·实验结果分析第55-61页
     ·实验数据第55页
     ·实验结果第55-60页
     ·结果分析第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第7章 结论与展望第62-64页
   ·结论第62-63页
   ·展望第63-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第68页

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