基于肤色分割和统计模板匹配的手势识别人机交互系统
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 手势识别研究中的难点 | 第14页 |
| 1.3 本论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-17页 |
| 2 关键技术综述 | 第17-27页 |
| 2.1 手势分割 | 第17-25页 |
| 2.1.1 图像预处理 | 第17-19页 |
| 2.1.2 椭圆模型 | 第19-21页 |
| 2.1.3 运动前景提取 | 第21-25页 |
| 2.2 手势识别 | 第25-26页 |
| 2.2.1 动态手势识别 | 第25页 |
| 2.2.2 静态手势识别 | 第25页 |
| 2.2.3 混合手势识别 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 结合人脸检测的手势分割 | 第27-37页 |
| 3.1 概述 | 第27页 |
| 3.2 人脸检测 | 第27-31页 |
| 3.2.1 Haar特征 | 第28-29页 |
| 3.2.2 AdaBoost分类器 | 第29-30页 |
| 3.2.3 Cascade分类器 | 第30-31页 |
| 3.3 本文提出的手势分割方法 | 第31-34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于统计模板匹配的手势识别 | 第37-43页 |
| 4.1 概述 | 第37页 |
| 4.2 基于统计模板匹配的手势识别方法 | 第37-40页 |
| 4.2.1 手势模板特征提取 | 第37-38页 |
| 4.2.2 手势模板匹配判定 | 第38-40页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 手势交互系统 | 第43-60页 |
| 5.1 系统的总体设计 | 第43-46页 |
| 5.1.1 交互设计 | 第43-45页 |
| 5.1.2 主要功能模块 | 第45-46页 |
| 5.2 系统实现 | 第46-51页 |
| 5.2.1 开发环境搭建 | 第46-47页 |
| 5.2.2 交互实现 | 第47-49页 |
| 5.2.3 系统主界面 | 第49-51页 |
| 5.3 系统测试 | 第51-59页 |
| 5.3.1 手势分割 | 第51-54页 |
| 5.3.2 手势识别 | 第54-55页 |
| 5.3.3 实现人机交互 | 第55-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 学位论文数据集表 | 第68-69页 |
