手势指令的单目视觉识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 图标清单 | 第8-11页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·手势的定义与手势识别技术的研究意义 | 第12-13页 |
| ·手势识别技术的发展与国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·手势识别算法概述 | 第17-18页 |
| ·本文的研究背景与内容 | 第18-20页 |
| 第二章 建立手势指令词汇库 | 第20-24页 |
| ·视觉手势特征 | 第20页 |
| ·建立手势指令词汇库 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 手势分割技术研究 | 第24-46页 |
| ·复杂动态背景建模技术研究 | 第24-36页 |
| ·复杂单模背景下快速前景提取算法 | 第25-28页 |
| ·单模背景下快速前景提取算法的性能测试 | 第28-30页 |
| ·基于像素相似度聚类分析的动态背景建模技术 | 第30-32页 |
| ·复杂动态背景建模技术性能测试 | 第32-36页 |
| ·基于肤色模型的手势分割 | 第36-45页 |
| ·颜色空间的选择 | 第36-39页 |
| ·基于边界探测的手势内部空洞填补 | 第39-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 手势特征提取技术研究 | 第46-66页 |
| ·手势特征选取 | 第46-47页 |
| ·基于 Hu 不变矩手势形状特征提取 | 第47-52页 |
| ·Hu 不变矩特征理论分析 | 第47-49页 |
| ·Hu 不变矩性能测试 | 第49-52页 |
| ·基于 Zernike 不变矩手势形状特征提取 | 第52-57页 |
| ·Zernike 矩理论分析 | 第52-53页 |
| ·图像归一化技术 | 第53-55页 |
| ·Zernike 矩性能测试 | 第55-57页 |
| ·手势形状特征性能评估 | 第57-61页 |
| ·基于类内距离和类间距离的特征评估 | 第57-58页 |
| ·抗噪能力测试 | 第58-61页 |
| ·基于图像重心的手势轨迹特征提取 | 第61-65页 |
| ·手势运动轨迹与方向提取 | 第61-64页 |
| ·手势运动轨迹和方向分类试验 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 动态手势指令识别技术研究 | 第66-75页 |
| ·基于 SVM 的静态手势识别技术研究 | 第66-70页 |
| ·支持向量机原理简介 | 第66-68页 |
| ·基于 LibSVM 静态手势识别试验研究 | 第68-70页 |
| ·基于 HMM 的动态手势轨迹识别 | 第70-73页 |
| ·HMM 算法分析 | 第70-72页 |
| ·基于 HMM 的手势轨迹分类试验 | 第72-73页 |
| ·基于模板匹配的动态手势识别 | 第73-74页 |
| ·基于模板匹配的动态手势识别 | 第73-74页 |
| ·机器纠正 | 第74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·本文总结 | 第75-76页 |
| ·基于视觉的手势识别技术的未来 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第84页 |
