基于随机森林的手势检测与识别系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·手势检测的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·手势检测研究背景 | 第9页 |
| ·手势检测的研究意义 | 第9-10页 |
| ·手势检测与识别的研究现状 | 第10-16页 |
| ·手势检测与识别的研究进展 | 第10-15页 |
| ·手势检测与识别存在的问题 | 第15-16页 |
| ·论文创新 | 第16页 |
| ·研究内容与论文章节安排 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·内容安排 | 第17-18页 |
| 第2章 手势检测与识别系统的理论基础 | 第18-33页 |
| ·机器学习与模式识别 | 第18-27页 |
| ·机器学习与模式识别理论 | 第18-22页 |
| ·基于模式识别的目标检测 | 第22-23页 |
| ·几种常用的机器学习模型 | 第23-27页 |
| ·图像分割 | 第27-31页 |
| ·图像分割基础知识 | 第27-28页 |
| ·肤色分割 | 第28页 |
| ·几种用于肤色分割的颜色空间 | 第28-30页 |
| ·肤色模型的建立 | 第30-31页 |
| ·基于机器学习的手势检测与识别系统 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于随机森林的手势分类器 | 第33-44页 |
| ·随机森林 | 第33-35页 |
| ·决策树分类器 | 第33-34页 |
| ·随机森林分类器 | 第34-35页 |
| ·建立训练样本集 | 第35-36页 |
| ·对样本进行特征描述 | 第36-38页 |
| ·训练分类器 | 第38-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-44页 |
| 第4章 实时手势检测与识别 | 第44-54页 |
| ·基于分类器的多尺度滑动窗检测 | 第44-45页 |
| ·提高检测效率方法一：肤色检测 | 第45-48页 |
| ·提高检测效率方法二：运动区域检测 | 第48-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-52页 |
| ·精度分析 | 第50-51页 |
| ·速度分析 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·全文总结 | 第54-55页 |
| ·工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历 | 第62-63页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第63页 |
