| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 研究概况 | 第9-16页 |
| 1.2.1 智能电视交互系统 | 第9-13页 |
| 1.2.2 手势跟踪 | 第13-14页 |
| 1.2.3 手势识别 | 第14-16页 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 | 第16-18页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 基于自适应粒子滤波的手势跟踪 | 第18-42页 |
| 2.1 概述 | 第18页 |
| 2.2 手势跟踪算法 | 第18-31页 |
| 2.2.1 基于增量子空间的在线跟踪模型 | 第18-24页 |
| 2.2.2 基于加权增量子空间的在线跟踪模型 | 第24-27页 |
| 2.2.3 颜色空间 | 第27-28页 |
| 2.2.4 卡尔曼滤波 | 第28-30页 |
| 2.2.5 手势跟踪算法流程总结 | 第30-31页 |
| 2.3 自适应粒子滤波 | 第31-37页 |
| 2.3.1 粒子滤波 | 第31-34页 |
| 2.3.2 基于二次采样的粒子滤波算法 | 第34-35页 |
| 2.3.3 基于运动预测的自适应粒子滤波 | 第35-36页 |
| 2.3.4 自适应粒子滤波算法流程总结 | 第36-37页 |
| 2.4 实验分析 | 第37-41页 |
| 2.4.1 基于二次采样的粒子滤波改进 | 第37-39页 |
| 2.4.2 基于运动预测的自适应粒子滤波改进 | 第39-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 动态手势指令识别 | 第42-51页 |
| 3.1 概述 | 第42页 |
| 3.2 智能电视手势操作指令设计 | 第42-45页 |
| 3.2.1 智能电视系统交互任务分析 | 第42-44页 |
| 3.2.2 动态手势指令集设计 | 第44-45页 |
| 3.3 基于轨迹相似度的动态手势识别 | 第45-49页 |
| 3.3.1 轨迹预处理与轨迹描述 | 第45-48页 |
| 3.3.2 编辑距离 | 第48-49页 |
| 3.3.3 基于标准差的轨迹识别改进 | 第49页 |
| 3.4 本文算法识别结果 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 智能电视手势控制系统 | 第51-59页 |
| 4.1 系统概述 | 第51-52页 |
| 4.2 指令通信协议设计 | 第52页 |
| 4.3 PC 端控制程序设计 | 第52-53页 |
| 4.4 Android 智能电视端控制程序设计 | 第53-54页 |
| 4.5 系统测试 | 第54-57页 |
| 4.5.1 PC 端手势跟踪与轨迹采样测试 | 第54-55页 |
| 4.5.2 Android 端电视指令控制与轨迹反馈显示测试 | 第55-56页 |
| 4.5.3 电视指令覆盖率 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |