基于机器视觉的手势动态识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究状况 | 第11-13页 |
| ·手势的定义 | 第11页 |
| ·手势识别的分类 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究内容与结构 | 第13-15页 |
| 第二章 手势识别基础 | 第15-22页 |
| ·手势识别系统的构成 | 第15-16页 |
| ·手势的建模 | 第16-18页 |
| ·手势的分析 | 第18-20页 |
| ·手势的分割 | 第18-19页 |
| ·手势的特征提取 | 第19-20页 |
| ·手势的识别 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 手势图像的分割研究 | 第22-38页 |
| ·概述 | 第22页 |
| ·手势分割的基本流程 | 第22-23页 |
| ·肤色检测分割 | 第23-28页 |
| ·颜色空间选择和颜色空间变换 | 第23-25页 |
| ·颜色分割模型 | 第25-26页 |
| ·颜色聚类特性检验 | 第26-27页 |
| ·肤色分割算法 | 第27-28页 |
| ·运动差分检测 | 第28-30页 |
| ·背景差分算法 | 第28-29页 |
| ·帧间差分算法 | 第29-30页 |
| ·基于肤色特征及背景差分的复合算法分割 | 第30-31页 |
| ·复合算法流程 | 第30-31页 |
| ·复合算法与运算 | 第31页 |
| ·图像的预处理 | 第31-37页 |
| ·图像的降噪算法 | 第32-34页 |
| ·复合降噪处理算法 | 第34-36页 |
| ·数学形态学处理 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 手势图像的特征提取研究 | 第38-47页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·常用的手势特征 | 第38-39页 |
| ·网格特征的提取 | 第39-40页 |
| ·网格特征算法 | 第40页 |
| ·BP神经网络 | 第40-45页 |
| ·BP神经网络的数学描述 | 第41-42页 |
| ·基于BP神经网络的手势识别 | 第42-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 动态手势识别研究 | 第47-60页 |
| ·概述 | 第47页 |
| ·运动轨迹分析 | 第47-48页 |
| ·手势轨迹特征的提取 | 第48-53页 |
| ·轨迹点提取 | 第48-49页 |
| ·轨迹点角度计算 | 第49-53页 |
| ·基于BP神经网络的动态手势轨迹识别 | 第53-56页 |
| ·BP网络设计难点 | 第53页 |
| ·BP网络软件设计 | 第53-54页 |
| ·网络训练结果分析 | 第54-56页 |
| ·系统的设计与实现 | 第56-59页 |
| ·程序流程 | 第56-57页 |
| ·系统界面设计 | 第57-58页 |
| ·实验结果及分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文工作总结 | 第60页 |
| ·展望进一步工作 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果 | 第65页 |
