| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 手部运动识别技术的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 手部运动识别存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第12页 |
| 1.5 论文架构 | 第12-14页 |
| 第2章 运动识别相关理论 | 第14-27页 |
| 2.1 运动目标检测 | 第14-21页 |
| 2.1.1 背景差分法 | 第14-17页 |
| 2.1.2 帧间差分法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 光流法 | 第18-20页 |
| 2.1.4 最小能量法 | 第20-21页 |
| 2.2 运动特征提取 | 第21-23页 |
| 2.3 运动识别算法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 基于模板的方法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于语义的方法 | 第25页 |
| 2.3.3 基于概率统计的方法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 手部运动识别的实现 | 第27-46页 |
| 3.1 背景差分与帧间差分相融合的运动目标检测 | 第27-30页 |
| 3.2 改进的二值图像去噪算法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 改进的阈值面积消去算法 | 第30-33页 |
| 3.2.2 基于轮廓的孔洞填充算法 | 第33-36页 |
| 3.3 扩展有限状态机 | 第36-38页 |
| 3.3.1 扩展有限状态机定义 | 第36-37页 |
| 3.3.2 基于扩展有限状态机的手部运动轨迹提取 | 第37-38页 |
| 3.4 Hausdorff 距离 | 第38-45页 |
| 3.4.1 Hausdorff 距离介绍 | 第38-40页 |
| 3.4.2 Hausdorff 距离的距离变换 | 第40-41页 |
| 3.4.3 基于 Hausdorff 距离的手部运动识别 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 实验结果 | 第46-52页 |
| 4.1 实验素材和实验环境 | 第46页 |
| 4.2 基于帧间差分与背景差分相结合的人体检测 | 第46-48页 |
| 4.3 利用肤色特征提取手部位置 | 第48页 |
| 4.4 手部运动的识别 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |