| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 手势识别研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 手势识别研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 手势识别研究难点 | 第15页 |
| 1.4 本文工作安排 | 第15-17页 |
| 第二章 手势分割 | 第17-29页 |
| 2.1 肤色检测 | 第18-19页 |
| 2.2 运动检测 | 第19-22页 |
| 2.2.1 背景建模 | 第19-20页 |
| 2.2.2 运动分割 | 第20-22页 |
| 2.3 运动肤色融合 | 第22页 |
| 2.4 形态学处理 | 第22-23页 |
| 2.5 轮廓提取 | 第23-25页 |
| 2.5.1 八邻域搜索算法提取轮廓 | 第23-24页 |
| 2.5.2 连通区域分析 | 第24-25页 |
| 2.6 手势分割实验结果 | 第25-28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 静态手势识别 | 第29-42页 |
| 3.1 HOG特征 | 第29-32页 |
| 3.1.1 简介 | 第29-30页 |
| 3.1.2 HOG特征原理 | 第30-31页 |
| 3.1.3 HOG特征旋转可变性分析 | 第31-32页 |
| 3.2 支持向量机 | 第32-34页 |
| 3.2.1 简介 | 第33页 |
| 3.2.3 SVM核函数 | 第33-34页 |
| 3.3 分类器设计 | 第34-41页 |
| 3.3.1 建立手势样本库 | 第34-36页 |
| 3.3.2 提取手势HOG特征 | 第36-37页 |
| 3.3.3 训练手势样本 | 第37-39页 |
| 3.3.4 预测测试样本 | 第39-40页 |
| 3.3.5 分析测试结果 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实时手势识别 | 第42-51页 |
| 4.1 HOG特征分析 | 第42-43页 |
| 4.2 实时手势识别流程 | 第43-44页 |
| 4.3 建立样本库 | 第44页 |
| 4.4 提取手势特征 | 第44-48页 |
| 4.4.1 7Hu矩特征 | 第44-47页 |
| 4.4.2 圆形度特征 | 第47页 |
| 4.4.3 圆形度和 7HU矩组合特征 | 第47-48页 |
| 4.5 基于圆形度、7Hu矩特征和SVM的手势识别 | 第48-50页 |
| 4.5.1 训练手势样本 | 第48页 |
| 4.5.2 手势识别结果及分析 | 第48-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实时手势识别算法在视频播放器中的应用 | 第51-59页 |
| 5.1 系统运行环境 | 第51-52页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第51页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第51-52页 |
| 5.2 视频播放器模块 | 第52-55页 |
| 5.2.1 播放器界面设计 | 第52-53页 |
| 5.2.2 播放器功能实现 | 第53-55页 |
| 5.3 人机交互模块 | 第55-58页 |
| 5.3.1 人机交互模块的设计 | 第55-56页 |
| 5.3.2 人机交互模块的实现 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第59页 |
| 6.2 后期工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |