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面向多方式人际交互的肢体动作识别研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-14页
第1章 绪论第14-30页
   ·课题的背景、目的及意义第14-15页
   ·国内外研究现状第15-27页
     ·多方式人机交互的发展和特点第15-21页
     ·肢体动作识别研究现状第21-27页
   ·本文研究的关键问题第27-28页
   ·本文主要研究内容第28-30页
第2章 基于多特征稀疏表征的静态手势识别第30-52页
   ·引言第30-31页
   ·静态手势区域提取和区域标准化第31-34页
   ·多特征稀疏表征第34-37页
     ·手势表征模型的构建第34-37页
     ·单特征的稀疏表征计算第37页
   ·静态手势表征第37-39页
     ·灰度值特征第37页
     ·纹理特征第37-39页
     ·手型特征第39页
     ·特征向量构建第39页
   ·基于 JFSRC 的手势分类第39-44页
     ·特征权重计算第40-41页
     ·分类算法第41-42页
     ·数据库优化第42-43页
     ·数据库的扩展性第43-44页
   ·实验第44-51页
     ·手势区域提取测试第44-45页
     ·公共数据库对比实验第45-46页
     ·构建数据库的测试第46-51页
   ·本章小结第51-52页
第3章 融合单目和深度信息的上肢动作识别第52-72页
   ·引言第52-53页
   ·人体区域提取及上肢姿态构建第53-61页
     ·kinect 视觉系统第53-55页
     ·单目摄像头和深度摄像头的联合标定第55-58页
     ·人体区域提取第58-59页
     ·上肢姿态构建第59-61页
   ·上肢动作识别第61-67页
     ·上肢关键点参数获取第62页
     ·上肢姿态识别模型构建第62-63页
     ·三维直方图表征第63-65页
     ·上肢动作识别第65-67页
   ·上肢动作识别实验第67-71页
     ·上肢动作库构建第67-68页
     ·人体上肢姿态构建第68页
     ·上肢动作识别效果分析第68-70页
     ·不同分类器的性能分析第70-71页
   ·本章小结第71-72页
第4章 基于激光雷达的步态识别第72-92页
   ·引言第72-73页
   ·脚部轮廓提取第73-80页
     ·激光雷达传感器第73-74页
     ·传感器模型第74-75页
     ·激光数据预处理第75-77页
     ·脚步轮廓识别第77-80页
   ·步态特征提取第80-85页
     ·步态行走模型第80-83页
     ·步态特征计算第83-84页
     ·多人情况下步态特征计算第84-85页
   ·实验第85-91页
     ·激光数据误差分析第85-86页
     ·人脚定位误差分析第86-87页
     ·脚部轮廓提取测试第87-88页
     ·人物步态特征测试第88-90页
     ·多人情况下步态特征提取效果第90-91页
   ·本章小结第91-92页
第5章 智能服务机器人多方式人机交互系统及实验研究第92-113页
   ·引言第92页
   ·智能服务机器人系统组成和工作原理第92-101页
     ·机器人机械系统第94页
     ·驱动控制系统第94-97页
     ·传感器系统第97-98页
     ·交互系统第98-100页
     ·机器人实验平台第100-101页
   ·基于语义理解的多方式人机交互策略第101-104页
     ·语义理解层次模型第101-103页
     ·多方式交互规则第103-104页
   ·多方式人机交互系统的评估方法第104-105页
   ·多方式人机交互实验第105-112页
     ·多方式人机交互系统性能评估第105-107页
     ·多方式人机交互典型实验第107-112页
   ·本章小结第112-113页
结论第113-116页
参考文献第116-127页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第127-129页
致谢第129-130页
个人简历第130页

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