复杂背景下手势实时跟踪与识别方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第11-13页 |
| ·手势识别方法的发展经历了三个阶段 | 第11-12页 |
| ·国外对手势识别的研究已有很长的历史 | 第12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·目前该研究领域中存在问题及难点 | 第13页 |
| ·本论文所做的研究工作 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 视频捕获及手势图像预处理 | 第16-27页 |
| ·VFW技术原理 | 第16-20页 |
| ·多媒体控制接口 | 第16页 |
| ·VFW体系结构 | 第16-17页 |
| ·视频捕获模块及主要数据结构 | 第17-18页 |
| ·利用VFW技术实现视频捕获的工作流程 | 第18-19页 |
| ·单帧视频数据的处理 | 第19-20页 |
| ·VFW技术实现视频捕获的特点 | 第20页 |
| ·手势图像预处理 | 第20-25页 |
| ·彩色图像转化为灰度图像 | 第21页 |
| ·图像平滑去噪 | 第21-23页 |
| ·边缘增强 | 第23-25页 |
| ·基于VFW的手势追踪识别实验平台软件实现 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 复杂背景下手势动态分割及特征提取方法 | 第27-46页 |
| ·手势分割 | 第27-33页 |
| ·图像分割概述 | 第27-28页 |
| ·图像自适应阈值分割 | 第28-30页 |
| ·复杂背景下手势运动目标的分割方法 | 第30-33页 |
| ·二值图像分析 | 第33-40页 |
| ·二值图像算法 | 第33-38页 |
| ·基于数学形态学的二值图像分析 | 第38-40页 |
| ·手势识别特征计算方法 | 第40-45页 |
| ·图像矩不变量特征表示 | 第40-42页 |
| ·Fourier描绘子 | 第42-43页 |
| ·Haar-like非不变量特征表示 | 第43-44页 |
| ·其它图像特征描述方法 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 手势运动目标的自动识别与跟踪方法研究 | 第46-55页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·手势特征描述、快速计算以及类可分离性评价 | 第46-48页 |
| ·矩形特征定义与快速计算方法 | 第47页 |
| ·手势类可分离性评价 | 第47-48页 |
| ·改进Adaboost算法 | 第48-50页 |
| ·AdaBoost算法原理 | 第48-49页 |
| ·存在问题 | 第49页 |
| ·改进的Adaboost算法 | 第49-50页 |
| ·试验过程、结果及分析 | 第50-53页 |
| ·同种手势不同旋转角度的分类器训练试验 | 第50-52页 |
| ·单手势实时检测试验 | 第52页 |
| ·干扰条件下单手势及多手势连续自动跟踪与识别实验 | 第52-53页 |
| ·手标初步研究试验 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录A 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第60-61页 |
| 附录B 源程序代码 | 第61-65页 |
