手势识别及其应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目标与关键技术分析 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第16页 |
| 1.3.2 关键技术分析 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 手势识别技术基本原理 | 第19-30页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 颜色模型 | 第20-22页 |
| 2.2.1 RGB颜色模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 HSV颜色模型 | 第21页 |
| 2.2.3 YCrCb颜色模型 | 第21-22页 |
| 2.3 图像滤波算法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 线性滤波 | 第22-23页 |
| 2.3.2 非线性滤波 | 第23-24页 |
| 2.4 手势识别算法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 基于彩色标志物的手势识别技术 | 第25-26页 |
| 2.4.2 无标志物的手势识别技术 | 第26-27页 |
| 2.5 OpenCV编译与相关开发工具 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于肤色模型的手势识别研究 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 肤色模型 | 第30-35页 |
| 3.2.1 RGB肤色模型 | 第30-32页 |
| 3.2.2 HSV肤色模型 | 第32-34页 |
| 3.2.3 YCrCb肤色模型 | 第34-35页 |
| 3.3 手势分割 | 第35-38页 |
| 3.3.1 手势分割流程及效果 | 第35-36页 |
| 3.3.2 脸部区域检测及消除 | 第36-38页 |
| 3.4 手势分析与识别 | 第38-43页 |
| 3.4.1 手的凸包与凸缺陷 | 第38-40页 |
| 3.4.2 手掌建模 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 无人机手势操控技术研究 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 手势操控系统总体方案设计 | 第44-45页 |
| 4.3 手势识别算法设计 | 第45-55页 |
| 4.3.1 基于隐马尔可夫模型的算法研究 | 第45-49页 |
| 4.3.2 手势特征 | 第49-51页 |
| 4.3.3 训练隐马尔可夫模型 | 第51-55页 |
| 4.4 实验验证 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 门禁手势解锁技术 | 第60-71页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 门禁手势解锁系统方案设计 | 第60-61页 |
| 5.3 支持向量机 | 第61-66页 |
| 5.3.1 基于支持向量机的手势解锁技术研究 | 第61-64页 |
| 5.3.2 解锁手势特征 | 第64-65页 |
| 5.3.3 基于支持向量机的手势解锁技术研究 | 第65-66页 |
| 5.4 基于SVM/HMM的手势解锁技术 | 第66-68页 |
| 5.4.1 手势路径算法分析 | 第66-67页 |
| 5.4.2 算法流程 | 第67-68页 |
| 5.5 实验验证 | 第68-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 本文研究工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 存在问题及后期研究方向 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第79页 |
