交警指挥动作图像识别技术研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及面临的困难 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的研究内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 传统肢体动作识别方法 | 第18-26页 |
| 2.1 静态肢体识别的图像处理 | 第18-19页 |
| 2.1.1 基于视频运动的人体肢体检测系统研究 | 第18-19页 |
| 2.2 视频图像的预处理 | 第19-21页 |
| 2.2.1 图像灰度处理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 图像平滑滤波 | 第20页 |
| 2.2.3 图像二值化 | 第20-21页 |
| 2.3 灰度图的分割算法研究 | 第21-25页 |
| 2.3.1 边缘检测 | 第21页 |
| 2.3.2 Canny算子的介绍 | 第21-22页 |
| 2.3.3 Canny边缘检测算法的基本步骤 | 第22-23页 |
| 2.3.4 改进阈值的Canny边缘检测 | 第23-24页 |
| 2.3.5 实验结果及分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 动态上肢跟踪的图像处理 | 第26-42页 |
| 3.1 动态肢体识别的研究 | 第26-30页 |
| 3.1.1 SURF原理研究 | 第26-27页 |
| 3.1.2 Camshift原理研究 | 第27-30页 |
| 3.2 历史图像叠加 | 第30页 |
| 3.3 动态肢体识别算法步骤 | 第30-31页 |
| 3.4 肤色分割 | 第31-35页 |
| 3.4.1 RGB颜色空间和分布图 | 第32-33页 |
| 3.4.2 HSV颜色空间和分布图 | 第33-34页 |
| 3.4.3 YCbCr色彩空间 | 第34-35页 |
| 3.5 肢体轨迹特征值的提取 | 第35-37页 |
| 3.6 手势的检测与跟踪 | 第37页 |
| 3.7 手势识别算法 | 第37-41页 |
| 3.7.1 隐马尔可夫模型HMM | 第37-38页 |
| 3.7.2 DTW匹配算法 | 第38-41页 |
| 3.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 视频人体的上肢运动检测技术 | 第42-52页 |
| 4.1 运动目标检测算法介绍 | 第42-47页 |
| 4.1.1 背景减除法 | 第42-43页 |
| 4.1.2 帧间差分法 | 第43-45页 |
| 4.1.3 光流法 | 第45-47页 |
| 4.2 动态区域边缘点保留法 | 第47-49页 |
| 4.2.1 算法流程 | 第47-48页 |
| 4.2.2 运动区域提取 | 第48-49页 |
| 4.2.3 运动区域边缘点生成 | 第49页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 运动上肢边缘曲线处理 | 第52-59页 |
| 5.1 知觉组织 | 第52-53页 |
| 5.1.1 知觉组织的定义 | 第52-53页 |
| 5.1.2 知觉组织的原则 | 第53页 |
| 5.2 边缘点组织 | 第53-54页 |
| 5.3 断裂带填充 | 第54-56页 |
| 5.4 边缘点整合算法 | 第56-57页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第57-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 交警指挥手势识别系统的设计与实现 | 第59-65页 |
| 6.1 系统的总体结构及功能 | 第59-63页 |
| 6.1.1 视频采集部分 | 第59页 |
| 6.1.2 视频序列处理部分 | 第59-62页 |
| 6.1.3 判定结果输出部分 | 第62-63页 |
| 6.2 实验结果及分析 | 第63-64页 |
| 6.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 总结 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
