三维手势识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 引言 | 第7-15页 |
| ·生物智能识别综述 | 第7-10页 |
| ·手势研究历史背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外手势研究现状与发展趋势 | 第11-13页 |
| ·现存的问题 | 第13-14页 |
| ·手势检测的困难 | 第13页 |
| ·手势识别的困难 | 第13-14页 |
| ·论文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·研究主要内容与创新点 | 第14页 |
| ·论文章节安排 | 第14-15页 |
| 2 手势预处理 | 第15-27页 |
| ·3D手势数据库的建立 | 第15-16页 |
| ·手势去噪 | 第16-17页 |
| ·手势仿射和投影变换 | 第17-19页 |
| ·三维重建 | 第19-25页 |
| ·点云补洞 | 第19页 |
| ·三维点云畸变处理 | 第19-20页 |
| ·点云三角网格化 | 第20-24页 |
| ·曲面重建 | 第24-25页 |
| ·手势旋转归一化 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3. 三维手势特征 | 第27-37页 |
| ·特征思想 | 第27-28页 |
| ·手势常见特征 | 第28-34页 |
| ·基于形状的手势特征 | 第28-29页 |
| ·表观空间分布特征 | 第29-30页 |
| ·HOG特征 | 第30-31页 |
| ·法向量特征 | 第31-34页 |
| ·基于极轴旋转的手势特征 | 第34-37页 |
| 4 手势分类识别 | 第37-48页 |
| ·分类器设计 | 第37-41页 |
| ·支持向量机 | 第37-40页 |
| ·贝叶斯决策分类器 | 第40-41页 |
| ·本文方法PCA+LDA | 第41-46页 |
| ·PCA | 第41-42页 |
| ·LDA判决 | 第42-46页 |
| ·手势识别结果 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·论文研究课题总结 | 第48-49页 |
| ·研究工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-57页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
