基于OpenCV的实时手势识别与应用研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 引言 | 第7页 |
| 1.2 计算机视觉简述 | 第7-8页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3.1 国外相关领域研究成果 | 第8页 |
| 1.3.2 国内相关领域研究成果 | 第8-9页 |
| 1.4 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第9页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第10-11页 |
| 2 手势识别基础理论 | 第11-16页 |
| 2.1 引言 | 第11页 |
| 2.2 定义与分类 | 第11-12页 |
| 2.2.1 手势和手势识别的定义 | 第11页 |
| 2.2.2 手势识别分类 | 第11-12页 |
| 2.3 建模理论 | 第12-13页 |
| 2.4 分割方法 | 第13-14页 |
| 2.5 识别算法 | 第14-15页 |
| 2.5.1 模板匹配识别 | 第14页 |
| 2.5.2 神经网络识别 | 第14-15页 |
| 2.5.3 隐马尔可夫模型识别 | 第15页 |
| 2.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 3 手势识别图像预处理分析 | 第16-25页 |
| 3.1 引言 | 第16页 |
| 3.2 基本原理 | 第16页 |
| 3.3 实时手势识别建模 | 第16-17页 |
| 3.4 肤色分割 | 第17-20页 |
| 3.4.1 RGB颜色空间 | 第17-18页 |
| 3.4.2 HSV颜色空间和分布图 | 第18-20页 |
| 3.4.3 YCbCr色彩空间 | 第20页 |
| 3.5 图像预处理 | 第20-24页 |
| 3.5.1 图像平滑 | 第20-23页 |
| 3.5.2 二值化处理 | 第23-24页 |
| 3.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 4 手势识别跟踪研究 | 第25-35页 |
| 4.1 引言 | 第25页 |
| 4.2 手势轨迹跟踪 | 第25-29页 |
| 4.3 手势特征值提取 | 第29-31页 |
| 4.4 实时手势识别 | 第31-33页 |
| 4.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 5 手势识别仿真与实现研究 | 第35-47页 |
| 5.1 引言 | 第35页 |
| 5.2 平台需求 | 第35-36页 |
| 5.2.1 系统平台 | 第35页 |
| 5.2.2 OpenCV说明 | 第35-36页 |
| 5.2.3 应用指标 | 第36页 |
| 5.3 手势定义 | 第36-37页 |
| 5.4 采集手势图像 | 第37页 |
| 5.5 图像预处理 | 第37-40页 |
| 5.5.1 转换色彩空间 | 第37-38页 |
| 5.5.2 图像平滑处理 | 第38-39页 |
| 5.5.3 图像二值化处理 | 第39-40页 |
| 5.6 手势识别实现 | 第40-46页 |
| 5.6.1 系统结构流程 | 第40-44页 |
| 5.6.2 结果分析 | 第44-46页 |
| 5.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 6 总结与展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
