| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 Android 系统软件发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 Android 设备交互方式的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 手势识别研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要内容安排 | 第15-17页 |
| 2 关键技术探讨 | 第17-35页 |
| 2.1 Android 系统的开发平台 | 第17-26页 |
| 2.1.1 Android 系统架构原理 | 第17-20页 |
| 2.1.2 Android 系统目录结构 | 第20-21页 |
| 2.1.3 Android 应用程序开发框架 | 第21-24页 |
| 2.1.4 Android 开发环境搭建 | 第24-26页 |
| 2.2 JNI 与 NDK | 第26-28页 |
| 2.2.1 JNI 的架构原理 | 第26-27页 |
| 2.2.2 NDK 简介 | 第27-28页 |
| 2.3 计算机视觉库 OpenCV | 第28-32页 |
| 2.3.1 OpenCV 简介 | 第28-29页 |
| 2.3.2 OpenCV 的体系结构 | 第29-30页 |
| 2.3.3 常用数据结构 | 第30-32页 |
| 2.4 Adaboost 算法 | 第32-35页 |
| 3 基于 Android 平台的底层视觉库的开发 | 第35-46页 |
| 3.1 OpenCV 的移植 | 第35-42页 |
| 3.1.1 编译原理分析 | 第35-36页 |
| 3.1.2 配置文件设置与编译 | 第36-42页 |
| 3.2 OpenCV 的部署 | 第42-46页 |
| 4 自然手势操控系统的设计与实现 | 第46-66页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第46-47页 |
| 4.1.1 系统概述 | 第46页 |
| 4.1.2 系统的架构设计 | 第46-47页 |
| 4.1.3 系统各功能模块的划分 | 第47页 |
| 4.2 视频图像采集模块 | 第47-49页 |
| 4.2.1 获取摄像头服务的原理 | 第47-48页 |
| 4.2.2 采集模块功能的设计与实现 | 第48-49页 |
| 4.3 识别模块 | 第49-60页 |
| 4.3.1 训练哈尔特征的分类器 | 第50-57页 |
| 4.3.2 目标手势的识别方法 | 第57-58页 |
| 4.3.3 分类器的训练与添加 | 第58-60页 |
| 4.4 决策模块 | 第60-64页 |
| 4.4.1 决策约束机制 | 第60-63页 |
| 4.4.2 决策控制方法 | 第63-64页 |
| 4.4.3 决策控制功能的扩展方法 | 第64页 |
| 4.5 事件处理模块 | 第64-66页 |
| 5 系统测试分析 | 第66-75页 |
| 5.1 测试环境 | 第66页 |
| 5.2 系统的安装 | 第66-68页 |
| 5.3 系统用户界面 | 第68-69页 |
| 5.3.1 系统主界面 | 第68-69页 |
| 5.3.2 系统菜单界面 | 第69页 |
| 5.4 分类器识别性能 | 第69-71页 |
| 5.5 系统后台程序运行测试 | 第71-75页 |
| 5.5.1 系统后台程序的初始化 | 第71-72页 |
| 5.5.2 系统后台程序的实时检测 | 第72页 |
| 5.5.3 系统后台程序的决策执行 | 第72-75页 |
| 结论 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |