基于视觉的手势识别方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 手区域的跟踪 | 第14-15页 |
| 1.2.2 静态手势识别 | 第15-16页 |
| 1.2.3 动态手势识别 | 第16-17页 |
| 1.3 主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 相关技术 | 第19-27页 |
| 2.1 贝叶斯肤色模型 | 第19-20页 |
| 2.2 CAMSHIFT算法 | 第20-22页 |
| 2.3 隐马尔可夫模型 | 第22-24页 |
| 2.3.1 隐马尔可夫模型的定义 | 第22页 |
| 2.3.2 隐马尔可夫模型的拓扑结构 | 第22-23页 |
| 2.3.3 隐马尔可夫模型的学习与训练 | 第23-24页 |
| 2.4 形状上下文特征 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 复杂环境下的手区域跟踪 | 第27-40页 |
| 3.1 跟踪前的准备工作 | 第28-31页 |
| 3.1.1 贝叶斯颜色分类器 | 第29页 |
| 3.1.2 肤色概率图以及计算肤色掩码图 | 第29-31页 |
| 3.1.3 初始化跟踪区域 | 第31页 |
| 3.2 局部速度以及全局速度 | 第31-34页 |
| 3.2.1 特征点的选取以及跟踪 | 第31-32页 |
| 3.2.2 手区域的局部速度 | 第32-33页 |
| 3.2.3 手区域的全局速度 | 第33-34页 |
| 3.3 完整的跟踪流程 | 第34-36页 |
| 3.4 手区域跟踪实验讨论 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于Kinect的静态手势识别 | 第40-51页 |
| 4.1 手区域的分割 | 第40-42页 |
| 4.2 特征点的选取 | 第42-43页 |
| 4.3 静态手势识别 | 第43-44页 |
| 4.4 静态手势识别的实验分析 | 第44-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于Kinect的动态手势识别 | 第51-60页 |
| 5.1 隐马尔可夫模型观测值的选取 | 第51-53页 |
| 5.2 开始点与结束点的选取 | 第53-55页 |
| 5.3 利用隐马尔可夫模型进行动态手势识别 | 第55-56页 |
| 5.4 应用1：隔空手写字母识别 | 第56-58页 |
| 5.5 应用2：多手势识别接口 | 第58-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 研究内容总结 | 第60-61页 |
| 6.2 工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
