基于Kinect骨骼信息的手势识别及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·选题来源及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·Kinect体感技术简介 | 第14-17页 |
| ·Kinect设备结构 | 第15-16页 |
| ·Kinect检测技术 | 第16-17页 |
| ·Kinect开发接口 | 第17页 |
| ·本文的研究思路和内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 动态时间规整 | 第19-25页 |
| ·发展起源 | 第19页 |
| ·DTW算法的原理 | 第19-22页 |
| ·改进的DTW算法 | 第22-25页 |
| 第三章 手势识别与结果分析 | 第25-41页 |
| ·基础手势定义 | 第26页 |
| ·手势检测 | 第26-29页 |
| ·常用的手势检测方法 | 第26-29页 |
| ·手势检测的详细实现 | 第29页 |
| ·手势特征选取与预处理 | 第29-32页 |
| ·手势特征选取 | 第30页 |
| ·预处理 | 第30-31页 |
| ·构造手势特征向量 | 第31-32页 |
| ·手势识别器设计 | 第32-38页 |
| ·手势识别方法概述 | 第32-36页 |
| ·加权距离动态时间规整算法 | 第36-37页 |
| ·K-最近邻分类器 | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-41页 |
| ·K值选取实验 | 第38页 |
| ·手势识别率测试 | 第38-39页 |
| ·光照影响 | 第39-41页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第41-53页 |
| ·系统开发环境及配置 | 第41-42页 |
| ·系统整体框架 | 第42-43页 |
| ·详细设计 | 第43-50页 |
| ·数据采集模块 | 第43-47页 |
| ·数据处理模块 | 第47-48页 |
| ·软件界面设计 | 第48-50页 |
| ·运行效果 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第63页 |
