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基于Android平台的手势识别技术的研究与应用

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题背景与研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究和应用现状第12-16页
        1.2.1 手势检测与分割研究现状第12-14页
        1.2.2 手势识别算法研究现状第14-15页
        1.2.3 国内外手势交互产品应用情况第15-16页
    1.3 手势识别技术应用于Android平台中面临的难点第16-17页
    1.4 本论文主要的研究内容第17页
    1.5 本文的结构安排第17-19页
第二章 手势识别相关技术介绍第19-31页
    2.1 手势识别概述第19-20页
    2.2 手势检测及Voila-Jones检测算法第20-23页
        2.2.1 PAC学习模型第20-21页
        2.2.2 Boosting实现原理第21-22页
        2.2.3 Voila-Jones目标物体检测框架的训练过程第22-23页
    2.3 手势分割相关技术第23-27页
        2.3.1 颜色空间介绍第23-26页
        2.3.2 形态学处理方法第26页
        2.3.3 边缘检测算法介绍第26-27页
    2.4 手势识别阶段相关技术介绍第27-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 改进的Voila-Jones目标检测算法第31-49页
    3.1 手势特征提取与选择第31-32页
    3.2 级联分类器的构造第32-36页
        3.2.1 弱分类器转化为强分类器的过程第32-34页
        3.2.2 级联分类器的筛选过程第34-35页
        3.2.3 强分类器之间的级联过程第35-36页
    3.3 Haar-like特征及计算方法第36-39页
        3.3.1 Haar-like特征概述第36-38页
        3.3.2 积分图算法第38-39页
    3.4 LBP特征及计算方法第39-43页
        3.4.1 圆形LBP特征编码第40页
        3.4.2 旋转不变(Rotation Invariant)LBP算子第40-41页
        3.4.3 旋转不变等价模式(Rotation & Uniform Invariant)LBP特征第41-42页
        3.4.4 LBP特征算子的提取步骤第42-43页
    3.5 两种特征对应的手势分类器的训练及效果对比第43-48页
        3.5.1 手势样本数据准备第44-46页
        3.5.2 手势分类器的效果第46-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第四章 静态手势识别算法第49-60页
    4.1 手势识别概述第49页
    4.2 手势分割第49-56页
        4.2.1 基于不同颜色空间的肤色分割效果对比第49-51页
        4.2.2 基于改进的YCbCr颜色空间的肤色分割算法第51-53页
        4.2.3 使用Canny算子进行手势边缘检测第53-55页
        4.2.4 八邻域跟踪算法提取手势轮廓第55-56页
    4.3 手势识别第56-59页
        4.3.1 不变矩的计算及算法改进第56-58页
        4.3.2 模板匹配算法第58-59页
    4.4 本章小结第59-60页
第五章 手势识别系统设计与实现第60-79页
    5.1 开发平台简述第60-63页
        5.1.1 Android操作系统平台简述第60-61页
        5.1.2 OpenCV介绍第61-62页
        5.1.3 JNI技术第62-63页
        5.1.4 系统开发使用的软硬件环境说明第63页
    5.2 系统总体设计第63-66页
    5.3 底层手势识别模块的设计第66-72页
        5.3.1 手势检测模块第66-69页
        5.3.2 手势分割模块第69-70页
        5.3.3 手势识别模块第70-72页
    5.4 系统界面展示模块第72-77页
        5.4.1 读取手势摄像头数据模块第73页
        5.4.2 调用底层函数获取手势类型模块第73-74页
        5.4.3 跨应用发送手势信息模块第74-77页
    5.5 控制界面显示模块第77-78页
    5.6 本章小结第78-79页
第六章 系统测试第79-89页
    6.1 系统功能测试第79-86页
        6.1.1 底层手势识别模块测试第79-84页
        6.1.2 Android平台上界面展示模块测试第84页
        6.1.3 Android平台上控制界面显示模块测试第84-86页
        6.1.4 图片浏览器与手势识别APP交互过程的设计与实现第86页
    6.2 实时性能测试第86-88页
    6.3 本章小结第88-89页
第七章 总结与展望第89-90页
    7.1 全文总结第89页
    7.2 未来工作展望第89-90页
致谢第90-91页
参考文献第91-94页
攻读硕士期间取得的研究成果第94-95页

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