基于混合高斯模型的三维手部关节跟踪算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 基于表观的手部跟踪方法 | 第10页 |
| 1.2.2 基于建模的手部跟踪方法 | 第10-12页 |
| 1.2.3 基于混合的手部跟踪算法 | 第12页 |
| 1.3 论文的研究内容与组织结构 | 第12-14页 |
| 2 RGB-D图像的预处理 | 第14-20页 |
| 2.1 深度图像的预处理 | 第14页 |
| 2.2 手部图像特征提取 | 第14-17页 |
| 2.2.1 基于深度信息的手部分割 | 第15页 |
| 2.2.2 基于颜色模型的手部分割 | 第15-16页 |
| 2.2.3 基于二维凸包算法的指尖与手腕检测 | 第16-17页 |
| 2.3 手部图像的分解与图像混合高斯模型的建立 | 第17-19页 |
| 2.3.1 基于四叉树分解算法的手部图像分解 | 第18-19页 |
| 2.3.2 图像混合高斯模型的建立 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 三维手部建模 | 第20-32页 |
| 3.1 手部关节模型及其运动学约束条件 | 第20-23页 |
| 3.1.1 手部关节的静态约束 | 第22页 |
| 3.1.2 手部关节的动态约束 | 第22-23页 |
| 3.2 基于混合高斯模型的自适应手部建模方法 | 第23-30页 |
| 3.2.1 各向同性与各向异性混合高斯模型 | 第24-25页 |
| 3.2.2 自适应手部建模方法 | 第25-28页 |
| 3.2.3 自适应手部建模结果 | 第28-30页 |
| 3.3 三维混合高斯模型的投影表达式 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于改进APSO的三维手部关节跟踪算法 | 第32-55页 |
| 4.1 手部跟踪的目标函数 | 第32-36页 |
| 4.1.1 二维混合高斯模型之间的相似性度量 | 第32-33页 |
| 4.1.2 深度特征约束项与肤色特征惩罚项 | 第33-34页 |
| 4.1.3 目标函数约束项的设计 | 第34-36页 |
| 4.1.4 最终目标函数 | 第36页 |
| 4.2 改进的APSO算法 | 第36-45页 |
| 4.2.1 传统PSO算法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 APSO算法的相关概念及更新机制 | 第37-41页 |
| 4.2.3 类随机粒子搜索方法 | 第41-43页 |
| 4.2.4 本文算法的跟踪流程 | 第43-45页 |
| 4.3 手部跟踪的实验结果 | 第45-54页 |
| 4.3.1 迭代次数与粒子群大小的选择 | 第45-47页 |
| 4.3.2 手部深度与跟踪精度的关系 | 第47页 |
| 4.3.3 不同手势的跟踪精度 | 第47-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表专利情况 | 第60页 |
| 攻读硕士学位期间参与项目情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
