摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第1章 绪论 | 第9-15页 |
1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
1.3 动态手势识别的系统结构框架及难点分析 | 第11-12页 |
1.3.1 动态手势识别的系统结构框架 | 第11页 |
1.3.2 动态手势识别的难点分析 | 第11-12页 |
1.4 课题来源 | 第12页 |
1.5 本文主要研究内容及章节安排 | 第12-14页 |
1.5.1 本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
1.5.2 本文的章节安排 | 第13-14页 |
1.6 本章小结 | 第14-15页 |
第2章 基于深度信息和局部肤色检测的手势分割 | 第15-30页 |
2.1 常见的手势分割方法 | 第15-19页 |
2.1.1 基于肤色的手势分割 | 第15-16页 |
2.1.2 基于运动信息检测的手势分割 | 第16-17页 |
2.1.3 基于边缘检测的手势分割 | 第17-18页 |
2.1.4 手势分割方法的选定 | 第18-19页 |
2.2 基于Kinect深度信息的手势分割 | 第19-22页 |
2.2.1 Kinect传感器及深度图像的获取 | 第19-20页 |
2.2.2 灰度直方图 | 第20-21页 |
2.2.3 基于深度图像灰度直方图的手势分割 | 第21-22页 |
2.3 基于Kinect彩色图像的手势分割 | 第22-26页 |
2.3.1 颜色空间 | 第22-24页 |
2.3.2 肤色模型 | 第24-25页 |
2.3.3 基于椭圆肤色模型的手势分割 | 第25-26页 |
2.4 基于深度信息和局部肤色检测的手势分割 | 第26-28页 |
2.4.1 基于深度信息和肤色模型的手势分割 | 第26-27页 |
2.4.2 基于深度信息和局部肤色检测的手势分割 | 第27-28页 |
2.5 本章小结 | 第28-30页 |
第3章 基于改进TLD算法的动态手势跟踪 | 第30-43页 |
3.1 常用的跟踪算法 | 第30-31页 |
3.2 TLD跟踪算法 | 第31-33页 |
3.3 改进的TLD动态手势跟踪算法 | 第33-39页 |
3.3.1 目标手势遮挡的判断 | 第34-36页 |
3.3.2 Kalman滤波器预测估计目标手势区域 | 第36-37页 |
3.3.3 马尔可夫模型预测手势运动方向 | 第37-39页 |
3.4 基于改进TLD算法的动态手势跟踪实验分析 | 第39-41页 |
3.4.1 鲁棒性实验 | 第39-40页 |
3.4.2 遮挡性实验 | 第40-41页 |
3.5 本章小结 | 第41-43页 |
第4章 手势轨迹特征提取与改进的HMM动态手势识别 | 第43-62页 |
4.1 动态手势轨迹的特征提取 | 第43-46页 |
4.1.1 手势轨迹序列的确定 | 第43-46页 |
4.1.2 基于局部方向角的动态手势轨迹特征提取 | 第46页 |
4.2 HMM模型的基本问题及解法 | 第46-51页 |
4.2.1 基本问题 | 第47-48页 |
4.2.2 问题的解法 | 第48-51页 |
4.3 SVM预测B参数的改进HMM动态手势识别算法 | 第51-61页 |
4.3.1 SVM算法 | 第51-55页 |
4.3.2 SVM预测B参数 | 第55-56页 |
4.3.3 基于SVM预测B参数的改进HMM模型的训练 | 第56-57页 |
4.3.4 基于SVM预测B参数的改进HMM模型的动态手势轨迹识别 | 第57-60页 |
4.3.5 动态手势轨迹识别的实验结果及分析 | 第60-61页 |
4.4 本章小结 | 第61-62页 |
第5章 动态手势识别系统的实现 | 第62-70页 |
5.1 动态手势轨迹识别系统的设计 | 第62-65页 |
5.1.1 系统的硬件结构 | 第62-63页 |
5.1.2 系统的软件开发环境 | 第63-64页 |
5.1.3 动态手势识别系统的整体框架设计 | 第64-65页 |
5.2 实验结果分析 | 第65-69页 |
5.2.1 动态手势轨迹识别控制指令的设计 | 第65-66页 |
5.2.2 系统在光照变化及复杂背景下的鲁棒性实验 | 第66-67页 |
5.2.3 不同实验者控制系统的实验结果分析 | 第67-69页 |
5.3 本章小结 | 第69-70页 |
第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
6.1 全文总结 | 第70-71页 |
6.2 展望 | 第71-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第77页 |