基于OpenCV的手语识别研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·手语识别的发展现状 | 第10-11页 |
| ·国外手语识别的发展现状 | 第10-11页 |
| ·国内手语识别的发展现状 | 第11页 |
| ·本文研究的内容 | 第11-12页 |
| ·本文的章节安排 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 基于OPENCV的手语识别相关技术介绍 | 第14-33页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·OPENCV简介 | 第14-15页 |
| ·手势分割方法 | 第15-21页 |
| ·背景减除法 | 第16页 |
| ·高斯模型 | 第16-17页 |
| ·HOG | 第17-18页 |
| ·力场分析法 | 第18-20页 |
| ·聚类方法 | 第20页 |
| ·直方图阈值化处理 | 第20-21页 |
| ·手势特征选择与提取 | 第21-29页 |
| ·矩的含义及各阶矩在图像处理方面的应用 | 第21-25页 |
| ·SIFT | 第25-27页 |
| ·SURF | 第27-29页 |
| ·手语分类方法 | 第29-32页 |
| ·HMM | 第29-30页 |
| ·统计分析法 | 第30页 |
| ·模板匹配 | 第30-31页 |
| ·神经网络 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 手势分割 | 第33-40页 |
| ·TSL色彩空间 | 第33-34页 |
| ·实验及结果分析 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 手势特征提取 | 第40-50页 |
| ·HU矩及其物理意义 | 第40-42页 |
| ·光流 | 第42-43页 |
| ·实验及结果分析 | 第43-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 手势识别 | 第50-57页 |
| ·ELM | 第50-51页 |
| ·实验及结果分析 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 基于OPENCV的手语识别系统实现 | 第57-62页 |
| ·系统介绍及性能分析 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第68页 |
