| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外相关技术发展现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11-14页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 本文的主要章节及内容 | 第12-14页 |
| 第2章 基于HSV空间的手势图像的研究 | 第14-23页 |
| 2.1 颜色空间的介绍 | 第14-17页 |
| 2.1.1 YCbCr颜色空间 | 第14-15页 |
| 2.1.2 RGB颜色空间 | 第15-16页 |
| 2.1.3 HSV颜色空间 | 第16-17页 |
| 2.2 HSV空间下手势图像的提取 | 第17-18页 |
| 2.3 手势图像去噪和轮廓的提取 | 第18-22页 |
| 2.3.1 手势图像的去噪 | 第18-21页 |
| 2.3.2 手势图像轮廓的提取 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 手势识别算法研究 | 第23-33页 |
| 3.1 手势图像的特点 | 第23-24页 |
| 3.2 不变矩模型的研究 | 第24-26页 |
| 3.3 基于几何特征的手势分类方法研究 | 第26-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于几何特征和极半径模型的手势识别算法研究 | 第33-43页 |
| 4.1 研究问题 | 第33-34页 |
| 4.2 改进方法 | 第34-39页 |
| 4.2.1 改进的几何特征分类方法 | 第34-37页 |
| 4.2.2 基于几何特征的一维极半径模型 | 第37-39页 |
| 4.3 常见手势的分类 | 第39页 |
| 4.4 算法描述 | 第39-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 仿人智能机器人平台介绍及其实验分析 | 第43-55页 |
| 5.1 仿人智能机器人平台简介 | 第43-44页 |
| 5.2 开发平台介绍 | 第44-47页 |
| 5.2.1 V4l2介绍 | 第44-45页 |
| 5.2.2 CodecEngine介绍 | 第45-47页 |
| 5.3 实验流程与实验结果分析 | 第47-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |