安卓平台下基于传感器的手势识别技术应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第13-23页 |
| 2.1 加速度传感器 | 第13-14页 |
| 2.2 手势识别常用方法 | 第14-15页 |
| 2.3 聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.4 压缩感知理论 | 第16-22页 |
| 2.4.1 基础框架 | 第17页 |
| 2.4.2 稀疏表示 | 第17-18页 |
| 2.4.3 观测矩阵设计 | 第18-19页 |
| 2.4.4 重构算法 | 第19-21页 |
| 2.4.5 应用领域 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 理论研究与具体设计 | 第23-57页 |
| 3.1 手势采集算法 | 第23-26页 |
| 3.2 信号的预处理 | 第26-39页 |
| 3.2.1 波形补偿算法 | 第26-30页 |
| 3.2.2 滑动滤波算法 | 第30-32页 |
| 3.2.3 重采样 | 第32-33页 |
| 3.2.4 坐标系转换算法 | 第33-37页 |
| 3.2.5 归一化算法 | 第37-39页 |
| 3.3 动态时间规整 | 第39-45页 |
| 3.3.1 DTW算法的基本原理 | 第40-44页 |
| 3.3.2 DTW算法的改进 | 第44-45页 |
| 3.4 亲和传播聚类算法 | 第45-50页 |
| 3.4.1 基本概念 | 第46-47页 |
| 3.4.2 计算流程 | 第47-49页 |
| 3.4.3 参数的设置 | 第49-50页 |
| 3.5 压缩感知与手势识别 | 第50-56页 |
| 3.5.1 手势的稀疏表示 | 第51-53页 |
| 3.5.2 SAMP算法 | 第53-54页 |
| 3.5.3 改进的SAMP算法 | 第54-55页 |
| 3.5.4 手势分类 | 第55-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 手势识别系统的具体实现 | 第57-66页 |
| 4.1 系统流程 | 第57-58页 |
| 4.2 系统的结构 | 第58-65页 |
| 4.2.1 界面模块 | 第59-62页 |
| 4.2.2 预处理模块 | 第62页 |
| 4.2.3 手势定义模块 | 第62-63页 |
| 4.2.4 配置模块 | 第63页 |
| 4.2.5 手势采集模块 | 第63-64页 |
| 4.2.6 I/O模块 | 第64页 |
| 4.2.7 匹配模块 | 第64页 |
| 4.2.8 聚类模块 | 第64-65页 |
| 4.2.9 重构分类模块 | 第65页 |
| 4.2.10 矩阵运算模块 | 第65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 实验及分析 | 第66-72页 |
| 5.1 手势类型 | 第66页 |
| 5.2 手势数据库的采集 | 第66-67页 |
| 5.3 波形补偿实验 | 第67页 |
| 5.4 坐标系转换算法实验 | 第67-68页 |
| 5.5 MVSAMP算法实验 | 第68-69页 |
| 5.6 系统整体效果实验 | 第69-71页 |
| 5.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结和展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79页 |
