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融合深度传感数据体感交互建模与算法实现

摘要第10-11页
ABSTRACT第11-12页
符号说明第13-14页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景与意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状综述第15-18页
    1.3 主要研究内容第18-20页
    1.4 本文主要内容第20-22页
第二章 深度传感与数据处理理论及技术第22-29页
    2.1 深度传感器原理第22-23页
    2.2 体感识别产品举例第23-25页
    2.3 KINECT开发基础第25-28页
        2.3.1 系统架构第25-26页
        2.3.2 硬件结构第26页
        2.3.3 软件开发第26-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 基础体感任务抽象与建模第29-45页
    3.1 CBCS控制策略描述第29-30页
        3.1.1 功能分解第29-30页
        3.1.2 指令提取第30页
        3.1.3 模型匹配第30页
    3.2 COAM/BOAM指令算法模型第30-34页
        3.2.1 模型输入输出信号第30-31页
        3.2.2 模型状态转换第31-34页
    3.3 区域划分与识别第34-41页
        3.3.1 坐标空间第34-35页
        3.3.2 区域划分第35-39页
        3.3.3 SPG状态转换识别第39-41页
    3.4 模型实例第41-42页
        3.4.1 模型构建第41页
        3.4.2 算法实现第41-42页
    3.5 结果分析第42-44页
        3.5.1 定性分析第42-43页
        3.5.2 定量分析第43-44页
    3.6 本章小结第44-45页
第四章 精细动作捕捉与识别第45-58页
    4.1 手部区域分割第45-48页
    4.2 深度图像预处理第48-50页
    4.3 OFT法指尖特征匹配第50-54页
        4.3.1 确定手指平均宽度第50页
        4.3.2 单一方向特征计算原理第50-52页
        4.3.3 指尖特征计算第52-54页
    4.4 指尖坐标计算第54-55页
        4.4.1 轮廓检测第54页
        4.4.2 计算轮廓内质心第54-55页
    4.5 实验结果与分析第55-57页
    4.6 本章小结第57-58页
第五章 视窗操作系统体感控制方案第58-69页
    5.1 获取有效控制数据第58-59页
    5.2 DBLM法计算手部动态点第59-62页
        5.2.1 基准尺寸第60页
        5.2.2 基准点第60-61页
        5.2.3 动态点第61页
        5.2.4 动态点边界第61页
        5.2.5 屏幕显示点第61-62页
    5.3 TEF法动态点滤波第62-64页
        5.3.1 滤波原理第62-63页
        5.3.2 滤波前后效果对比第63-64页
    5.4 手部状态检测第64-66页
        5.4.1 状态检测第64-66页
        5.4.2 右手状态检测第66页
    5.5 触发鼠标事件第66-68页
    5.6 本章小结第68-69页
第六章 智能机器人体感动作模仿第69-85页
    6.1 模拟控制方案综述第69-70页
    6.2 关节点滤波算法第70-71页
    6.3 SPAC法关节角度计算第71-78页
        6.3.1 上肢关节点计算第72-75页
        6.3.2 头部关节点计算方法第75-77页
        6.3.3 下肢位置计算第77-78页
    6.4 机器人控制原理第78-82页
        6.4.1 头部关节动作第78-79页
        6.4.2 手臂关节动作第79-80页
        6.4.3 下肢关节动作第80-82页
    6.5 控制效果测试第82-83页
    6.6 本章小结第83-85页
第七章 总结与展望第85-87页
    7.1 总结第85页
    7.2 展望第85-87页
参考文献第87-93页
致谢第93-94页
攻读学位期间发表的论文专利及参与的科研项目第94-95页
学位论文评阅及答辩情况表第95页

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