| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外相关研究现状以及最新动态 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内相关研究现状以及最新动态 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容与论文组织结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 手势图像预处理 | 第17-26页 |
| 2.1 Kinect介绍 | 第17-19页 |
| 2.1.1 Kinect的硬件组成 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Kinect的成像原理 | 第18-19页 |
| 2.2 图像处理基础 | 第19-23页 |
| 2.2.1 图像均值滤波 | 第20页 |
| 2.2.2 图像中值滤波 | 第20-21页 |
| 2.2.3 高斯滤波 | 第21-22页 |
| 2.2.4 形态学操作 | 第22-23页 |
| 2.3 OpenCV、OpenNI与NiTE相关介绍 | 第23-25页 |
| 2.3.1 OpenCV介绍 | 第23-24页 |
| 2.3.2 OpenNI与NiTE介绍 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 手势分割 | 第26-31页 |
| 3.1 复杂背景下的手势分割方法 | 第26-28页 |
| 3.1.1 基于肤色模型的手势分割 | 第26-27页 |
| 3.1.2 基于阈值的手势分割 | 第27-28页 |
| 3.2 手势区域的分割及形态学操作 | 第28-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 手势识别 | 第31-38页 |
| 4.1 基于表观特征的手势建模 | 第31-34页 |
| 4.1.1 Canny边缘检测 | 第31-33页 |
| 4.1.2 轮廓信息和关键点的获取 | 第33-34页 |
| 4.2 指尖识别分类 | 第34-37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 三指灵巧手实验平台 | 第38-43页 |
| 5.1 灵巧手简介 | 第38-39页 |
| 5.2 灵巧手软件介绍 | 第39-41页 |
| 5.3 灵巧手编程 | 第41-42页 |
| 5.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 手势识别实验与分析 | 第43-58页 |
| 6.1 引言 | 第43-44页 |
| 6.2 手势识别验证 | 第44-54页 |
| 6.2.1 在深度图像空间中的识别分类 | 第45-52页 |
| 6.2.2 在肤色空间中的识别分类 | 第52-54页 |
| 6.3 人机交互 | 第54-57页 |
| 6.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第66页 |