基于视觉手势识别的人—机器人交互系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究的背景 | 第10页 |
| ·基于视觉手势交互技术的研究现状 | 第10-16页 |
| ·手部目标分离 | 第12-13页 |
| ·手部建模和自适应性研究 | 第13-14页 |
| ·轨迹跟踪 | 第14-15页 |
| ·手势语义理解 | 第15-16页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第16页 |
| ·本文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基于视觉的手势识别基础概述 | 第17-39页 |
| ·肤色及颜色空间 | 第17-21页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第17-18页 |
| ·归一化RGB | 第18页 |
| ·XYZ 颜色空间 | 第18-19页 |
| ·YUV，YIQ 和YCbCr 颜色空间 | 第19页 |
| ·HSI，HSV，HSL 系列 | 第19-20页 |
| ·其他颜色空间 | 第20-21页 |
| ·静态肤色模型 | 第21-26页 |
| ·肤色阈值分类法 | 第21页 |
| ·采用朴素贝叶斯分类的直方图模型 | 第21-22页 |
| ·单高斯模型 | 第22-23页 |
| ·高斯混合模型与EM 算法求解 | 第23-25页 |
| ·椭圆肤色模型 | 第25页 |
| ·神经网络模型 | 第25-26页 |
| ·肤色模型的自适应与动态更新 | 第26-30页 |
| ·光照不变性 | 第26-27页 |
| ·自适应阈值 | 第27-29页 |
| ·动态高斯模型 | 第29页 |
| ·动态直方图 | 第29-30页 |
| ·目标分割 | 第30-34页 |
| ·差影法 | 第30-33页 |
| ·基于游程的区域分割方法 | 第33-34页 |
| ·跟踪算法 | 第34-38页 |
| ·均值偏移算法 | 第34-37页 |
| ·粒子滤波算法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 高斯模型及动态阈值调整算法 | 第39-51页 |
| ·颜色空间的选择 | 第39-41页 |
| ·单高斯肤色模型 | 第41-43页 |
| ·动态阈值调整算法 | 第43-50页 |
| ·算法描述 | 第44-47页 |
| ·实验结果 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 自适应模型 | 第51-66页 |
| ·经典的动态直方图自适应方法 | 第51-54页 |
| ·静态单高斯模型与动态直方图结合的自适应方法 | 第54-55页 |
| ·模型调整的触发条件 | 第54-55页 |
| ·算法描述 | 第55-59页 |
| ·实验结果 | 第59-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 手势识别系统的实现及系统性能评价 | 第66-75页 |
| ·起始与终止手势的识别 | 第66-68页 |
| ·基于CAM SHIFT 的轨迹跟踪 | 第68-69页 |
| ·手势理解与人机交互 | 第69-71页 |
| ·系统环境和实现 | 第71-74页 |
| ·整体性能评价 | 第74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
| 学位期间参与的科研项目 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
