基于机器感知识别手势的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及存在问题 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-12页 |
| ·本课题研究内容 | 第12页 |
| ·本课题研究使用的技术路线 | 第12-13页 |
| ·本章小节 | 第13-14页 |
| 第2章 手势肤色信息的提取和分析 | 第14-27页 |
| ·彩色空间的介绍 | 第14-16页 |
| ·YCbCr彩色空间 | 第14页 |
| ·RGB彩色空间 | 第14-15页 |
| ·彩色空间的选择 | 第15-16页 |
| ·用高斯概率函数创建肤色模型 | 第16-26页 |
| ·高斯分布 | 第18-19页 |
| ·肤色的单峰高斯模型 | 第19-20页 |
| ·肤色的混合高斯模型 | 第20-22页 |
| ·仿真实验 | 第22-26页 |
| ·结论与讨论 | 第26-27页 |
| 第3章 手势提取后的图像处理 | 第27-43页 |
| ·图像噪声的预处理 | 第27-28页 |
| ·中值滤波法 | 第27页 |
| ·邻域平均法 | 第27-28页 |
| ·手势肤色的分割 | 第28-32页 |
| ·图像形态处理 | 第32-42页 |
| ·形态学重构 | 第33-37页 |
| ·区域、区域中对象及对象的特性度量 | 第37-42页 |
| ·本章小节 | 第42-43页 |
| 第4章 手势特征信息的提取 | 第43-63页 |
| ·手势图像的几何矩 | 第43-46页 |
| ·函数矩的定义 | 第43页 |
| ·图像矩的定义 | 第43-44页 |
| ·二值图像中物体的面积 | 第44-45页 |
| ·二值图像中图像物体所在位置 | 第45-46页 |
| ·数字图像几何矩的简化算法 | 第46-47页 |
| ·手势的形状特征 | 第47-54页 |
| ·手势区域的圆形度C | 第47-48页 |
| ·手势形状的复杂性E | 第48页 |
| ·手势区域的长Ly,宽Wx比wratio | 第48页 |
| ·二值图像中的物体方向 | 第48-54页 |
| ·手势特征的选择 | 第54-62页 |
| ·实验数据分析 | 第54-58页 |
| ·手势特征向量的可分性分析 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 设计手势识别分类器 | 第63-76页 |
| ·最近邻法 | 第63-64页 |
| ·人工神经网络 | 第64-70页 |
| ·神经元模型 | 第65-66页 |
| ·神经网络结构 | 第66-68页 |
| ·设计BP神经网络分类器 | 第68-70页 |
| ·建立手势样本库 | 第70-71页 |
| ·手势分类的BP网络设计 | 第71-74页 |
| ·实验结论 | 第74-75页 |
| ·本章小节 | 第75-76页 |
| 第6章 研究结论与建议 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
