多点触控手势识别算法的研究与设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·国内外现状 | 第9-11页 |
| ·关于触摸手势的定义和设计的研究 | 第10页 |
| ·手势识别算法 | 第10-11页 |
| ·现状总结 | 第11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·多点触控手势交互方案 | 第11页 |
| ·多点触控手势识别算法的研究 | 第11-12页 |
| ·算法的改进 | 第12页 |
| ·论文的结构和安排 | 第12-13页 |
| 第2章 多点触控手势识别关键技术的概述 | 第13-19页 |
| ·多点触控技术的对比 | 第13-15页 |
| ·基于计算机视觉的多点技术 | 第13-14页 |
| ·触摸屏的多触点定位技术 | 第14-15页 |
| ·手势识别算法相关技术 | 第15页 |
| ·主流算法对比 | 第15页 |
| ·多点与 BP 神经网络的结合 | 第15-17页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第15-16页 |
| ·BP 学习算法 | 第16-17页 |
| ·如何与多点触控结合 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 第3章 多点手势设计和手势数据提取研究 | 第19-33页 |
| ·多点触控手势概述 | 第19-22页 |
| ·手势定义和优势 | 第19页 |
| ·手势设计中存在的问题 | 第19-20页 |
| ·手势的分类 | 第20-22页 |
| ·触控手势设计方案 | 第22-24页 |
| ·手势设计原则 | 第22-23页 |
| ·手势方案说明 | 第23-24页 |
| ·手势数据的提取的研究 | 第24-31页 |
| ·手势数据的格式定义 | 第24-25页 |
| ·收视数据的提取 | 第25-28页 |
| ·手势数据的统一 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 BP 神经网络多点手势识别算法研究 | 第33-47页 |
| ·神经网络识别算法原理 | 第33-37页 |
| ·基于 BP 神经网络对算法建模 | 第37-42页 |
| ·网络输入向量 | 第37-38页 |
| ·神经网络权值和求和器 | 第38页 |
| ·激发函数的选择 | 第38-39页 |
| ·网络输出向量 | 第39-41页 |
| ·神经网络 | 第41-42页 |
| ·手势识别神经网络训练算法 | 第42-45页 |
| ·手势识别算法流程 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 识别算法改进和实验平台搭建 | 第47-65页 |
| ·BP 神经网络存在的缺陷 | 第47-48页 |
| ·缺陷存在的原因 | 第48-49页 |
| ·BP 神经网络的改进方法的研究 | 第49-54页 |
| ·学习率自适应算法 | 第49-52页 |
| ·弹性 BP 算法 | 第52-53页 |
| ·加入动量项 | 第53页 |
| ·使用噪声避免过度拟合 | 第53-54页 |
| ·实验平台的设计 | 第54-65页 |
| ·实验平台的设计和实现 | 第54-59页 |
| ·实验平台运行环境配置 | 第59-61页 |
| ·程序说明 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 实验与分析 | 第65-73页 |
| ·实验和分析 | 第65-67页 |
| ·误差门限对算法的影响 | 第65-66页 |
| ·隐藏层数对算法的影响 | 第66-67页 |
| ·学习率对算法的影响 | 第67页 |
| ·优化对比 | 第67-70页 |
| ·算法横向对比 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
