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大屏幕人机互动中若干关键技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-22页
   ·引言第11-12页
   ·相关技术研究现状第12-20页
     ·运动目标检测第12页
     ·人体检测第12-14页
     ·人体跟踪第14-18页
     ·自然动态手势交互第18-19页
     ·静态手势识别第19-20页
   ·本文主要内容与安排第20-22页
第二章 人体检测与追踪第22-50页
   ·运动目标检测第22-33页
     ·一般检测方法第22-27页
     ·基于混合高斯自适应目标检测算法第27-29页
     ·改进型的混合高斯模型检测第29页
     ·阴影检测第29-31页
     ·实验结果与分析第31-33页
   ·运动人体跟踪第33-42页
     ·Mean Shift理论第33-36页
     ·Mean Shift算法第36-39页
     ·基于Mean Shift算法的目标跟踪第39-42页
   ·改进的Mean Shift人体跟踪算法第42-44页
     ·人体的分块第43页
     ·纹理模型第43-44页
     ·改进型Mean Shift算法流程第44页
   ·有遮挡的人体跟踪第44-46页
     ·遮挡发生和结束的判定条件第45-46页
     ·有遮挡情况下的人体追踪算法流程第46页
   ·实验结果与分析第46-48页
   ·总结第48-50页
第三章 基于双目视觉的空间定位技术研究第50-68页
   ·引言第50页
   ·摄像机成像原理与摄像机标定第50-57页
     ·摄像机坐标系与世界坐标系第50-53页
     ·摄像机成像模型第53-57页
   ·摄像机标定第57-62页
     ·摄像机的参数第58页
     ·标准摄像机的标定方法第58-62页
   ·一种简单的摄像机双目定位技术第62-66页
     ·空间定位原理第63-64页
     ·计算空间异而直线公垂线中点第64-65页
     ·仿真实验与分析第65-66页
   ·利用双目定位技术的模拟鼠标人机交互方式第66-67页
   ·本章小结第67-68页
第四章 基于动态手势的远距离手势交互第68-99页
   ·动态手势跟踪第68-77页
     ·基于粒子滤波的跟踪算法第69-75页
     ·基于样本加权的粒子跟踪算法第75页
     ·实验与分析第75-77页
   ·手势特征提取第77-79页
     ·手心位置第77-78页
     ·手势方向角第78页
     ·手势速度第78-79页
   ·基于混沌训练算法的HMM动态手势识别第79-97页
     ·HMM的基本概念第80-82页
     ·HMM的基本问题第82-83页
     ·HMM基本问题的解法第83-89页
     ·HMM状态个数估计第89-90页
     ·利用混沌算法改进训练方法第90-91页
     ·非典型手势的阈值确定方法第91-92页
     ·实验流程第92-97页
   ·本章小结第97-99页
第五章 基于静态手势的系统文字输入方法第99-128页
   ·静态手势的分割第99-106页
     ·基于肤色信息的手势分割第99-102页
     ·基于深度信息的手势分割第102-105页
     ·边缘检测第105-106页
   ·静态手势特征的提取第106-116页
     ·几何矩特征第107-112页
     ·Hu矩第112页
     ·傅立叶特征第112-114页
     ·SIFT特征第114-116页
   ·基于静态手势识别汉字文字输入方法第116-127页
     ·静态手势识别分类的方法第116-117页
     ·支持向量机(SVM)理论第117-120页
     ·SVM多类分类第120-123页
     ·输入法的实现、实验结果与分析第123-127页
   ·总结第127-128页
第六章 总结与展望第128-130页
   ·本文主要贡献第128-129页
   ·未来展望第129-130页
参考文献第130-139页
攻读学位期间发表和录用的学术论文目录第139-140页
攻读学位期间获得的专利第140-141页
攻读学位期间参加的研究项目第141-142页
攻读学位期间获奖目录第142-143页
致谢第143页

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