| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 插图索引 | 第12-13页 |
| 附表索引 | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-21页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-18页 |
| ·国外研究现状 | 第14-16页 |
| ·国内研究现状 | 第16-17页 |
| ·手势跟踪与识别发展趋势 | 第17-18页 |
| ·手势跟踪研究难点问题 | 第18-19页 |
| ·研究目标及研究内容 | 第19页 |
| ·论文的组织结构与安排 | 第19-21页 |
| 第2章 基于椭圆模型的手势检测与分割方法 | 第21-29页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·多模信息融合手势分割 | 第21-22页 |
| ·基于椭圆模型的手势检测与分割方法 | 第22-26页 |
| ·YCbCr颜色空间 | 第22-23页 |
| ·椭圆肤色模型 | 第23-24页 |
| ·帧间差分法 | 第24页 |
| ·Canny 算子 | 第24-25页 |
| ·算法描述 | 第25-26页 |
| ·较大色块区域去除 | 第26页 |
| ·实验结果及分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于混合高斯模型与 Mean Shift 算法的手势跟踪方法 | 第29-39页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·Mean Shift 跟踪方法 | 第29-31页 |
| ·混合高斯模型 | 第31-32页 |
| ·基于混合高斯模型与 Mean Shift 的跟踪算法 | 第32-35页 |
| ·手势提取 | 第32-33页 |
| ·算法描述 | 第33-34页 |
| ·跟踪目标锁定 | 第34-35页 |
| ·实验结果与算法性能分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于 Mean Shift 手势目标模型更新与结果预测 | 第39-46页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·目标模型更新方法 | 第39-40页 |
| ·基于 Mean Shift 手势跟踪中目标模型更新与结果预测 | 第40-43页 |
| ·手势分割与跟踪 | 第40页 |
| ·手势目标模型更新 | 第40-41页 |
| ·手势跟踪预测 | 第41-42页 |
| ·算法描述 | 第42-43页 |
| ·实验结果与算法性能分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于水平集的自适应活动轮廓模型手势跟踪方法 | 第46-53页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·活动轮廓模型 | 第46-48页 |
| ·基于参数的活动轮廓模型 | 第47-48页 |
| ·基于几何的活动轮廓模型 | 第48页 |
| ·基于水平集的自适应活动轮廓模型手势跟踪方法 | 第48-50页 |
| ·水平集方法 | 第48-49页 |
| ·自适应初始轮廓选取 | 第49页 |
| ·活动轮廓的跟踪 | 第49页 |
| ·算法描述 | 第49-50页 |
| ·实验结果与算法性能分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 基于 OpenCV 源码的自然手人机交互系统的设计 | 第53-58页 |
| ·OpenCV 介绍 | 第53页 |
| ·系统平台及架构 | 第53-55页 |
| ·系统平台 | 第53-54页 |
| ·系统总体设计 | 第54-55页 |
| ·相关函数及实现 | 第55-57页 |
| ·摄像头操作函数 | 第55页 |
| ·cvMeanShift 函数 | 第55-56页 |
| ·跟踪系统实现 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第69页 |
