| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第10页 |
| 1.2 手势识别国内外发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外手势识别领域发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内手势识别领域发展现状 | 第11页 |
| 1.3 基于机器视觉的手势识别系统关键技术 | 第11-15页 |
| 1.3.1 手势建模 | 第12-13页 |
| 1.3.2 手势分割 | 第13页 |
| 1.3.3 特征提取 | 第13-14页 |
| 1.3.4 手势识别 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要工作及创新点 | 第15页 |
| 1.5 本文组织安排 | 第15-16页 |
| 第二章 手势识别系统方案设计 | 第16-23页 |
| 2.1 手势识别系统整体框架设计 | 第16-17页 |
| 2.2 手势识别系统软硬件平台 | 第17-19页 |
| 2.2.1 系统软硬件环境 | 第17-18页 |
| 2.2.2 手势样本库建立 | 第18-19页 |
| 2.2.3 本文系统使用要求 | 第19页 |
| 2.3 系统开发相关软件技术介绍 | 第19-22页 |
| 2.3.1 Windows程序运行机制 | 第19-20页 |
| 2.3.2 MFC库 | 第20-21页 |
| 2.3.3 OpenCV简介 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 手势识别系统关键技术实现 | 第23-57页 |
| 3.1 手势图像预处理 | 第23-27页 |
| 3.1.1 图像平滑 | 第23页 |
| 3.1.2 光线补偿 | 第23-24页 |
| 3.1.3 颜色空间转换 | 第24-26页 |
| 3.1.4 人脸检测 | 第26-27页 |
| 3.2 手势分割模块设计与实现 | 第27-38页 |
| 3.2.1 基于肤色的手势分割算法分析 | 第27-31页 |
| 3.2.1.1 颜色空间的选取 | 第27-28页 |
| 3.2.1.2 肤色建模 | 第28-30页 |
| 3.2.1.3 实验结果 | 第30-31页 |
| 3.2.2 运动目标检测算法分析 | 第31-36页 |
| 3.2.2.1 运动目标检测常用方法 | 第31-32页 |
| 3.2.2.2 CodeBook背景建模 | 第32-35页 |
| 3.2.2.3 常见前景检测算法的比较 | 第35-36页 |
| 3.2.3 结合运动信息的改进的手势分割算法 | 第36-38页 |
| 3.2.3.1 基于YCrCb颜色空间的手势检测的不足 | 第36页 |
| 3.2.3.2 基于肤色和局部差分的手势检测算法 | 第36-37页 |
| 3.2.3.3 实验结果 | 第37-38页 |
| 3.3 手势图像后处理 | 第38-40页 |
| 3.3.1 去噪 | 第39页 |
| 3.3.2 手臂移除 | 第39-40页 |
| 3.4 手势特征分析与选择 | 第40-48页 |
| 3.4.1 基于凸包的特征分析 | 第41-44页 |
| 3.4.2 傅里叶描述子 | 第44-48页 |
| 3.5 分类器设计与实现 | 第48-55页 |
| 3.5.1 支持向量机 | 第48-55页 |
| 3.5.1.1 SVM原理 | 第49-54页 |
| 3.5.1.2 多分类支持向量机设计方法 | 第54-55页 |
| 3.5.2 分类器实现 | 第55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 系统实现与应用 | 第57-64页 |
| 4.1 系统实现流程图 | 第57-58页 |
| 4.2 系统处理速度改进 | 第58-59页 |
| 4.4 系统测试 | 第59-60页 |
| 4.5 手势识别系统的应用 | 第60-63页 |
| 4.5.1 模拟鼠标应用 | 第60-62页 |
| 4.5.2 基于手势识别的灯光亮度调节应用 | 第62-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 课题总结 | 第64页 |
| 5.2 展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |