| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 课题的国内研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 课题的国外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 存在的问题及本文的解决方案 | 第13页 |
| 1.4 论文各章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 手势检测与分割的理论基础 | 第15-31页 |
| 2.1 数字图像处理基础 | 第15-26页 |
| 2.1.1 图像去噪 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数学形态学处理 | 第16-20页 |
| 2.1.3 图像轮廓跟踪检测 | 第20-26页 |
| 2.2 手势检测与分割理论 | 第26-30页 |
| 2.2.1 手势的运动检测与分割 | 第26-28页 |
| 2.2.2 手势的肤色检测与分割 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 手势轮廓检测与分割方法的设计与实现 | 第31-39页 |
| 3.1 手势图像去噪处理 | 第32页 |
| 3.2 运动手势检测与分割 | 第32-34页 |
| 3.3 基于HSV的肤色检测与分割 | 第34-35页 |
| 3.4 手势图像数学形态学处理 | 第35-36页 |
| 3.5 手势图像轮廓跟踪检测处理 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 手势掌心定位与实时跟踪方法的研究 | 第39-50页 |
| 4.1 凸包算法 | 第39-43页 |
| 4.1.1 凸多边形 | 第39页 |
| 4.1.2 凸包的定义 | 第39-40页 |
| 4.1.3 计算凸包的传统算法 | 第40-43页 |
| 4.1.4 基于Graham Scan算法的手势凸包检测 | 第43页 |
| 4.2 手势凸包的凸缺陷检测 | 第43-44页 |
| 4.3 最小包围圆算法 | 第44-48页 |
| 4.3.1 最小包围圆的定义 | 第45页 |
| 4.3.2 最小包围圆的常用算法 | 第45-46页 |
| 4.3.3 基于点增量法的手势掌心定位 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于单目摄像头的掌心实时定位跟踪与手势识别系统设计 | 第50-60页 |
| 5.1 系统框架设计 | 第50-51页 |
| 5.2 系统软硬件环境及实现 | 第51-52页 |
| 5.2.1 软硬件环境 | 第51-52页 |
| 5.2.2 系统运行流程 | 第52页 |
| 5.3 实验设计及结果分析 | 第52-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第6章 全文总结及展望 | 第60-62页 |
| 6.1 论文总结 | 第60-61页 |
| 6.2 进一步的研究工作 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 1 研究生期间发表论文、申请专利及获奖情况 | 第67-68页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第68-69页 |
| 详细摘要 | 第69-75页 |