基于视觉的静态手势识别系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关领域发展现状 | 第11-13页 |
| ·国外手势识别领域发展现状 | 第11-12页 |
| ·国内手势识别领域发展现状 | 第12-13页 |
| ·手势识别研究综述 | 第13-15页 |
| ·手势的定义 | 第13页 |
| ·手势识别系统分类 | 第13-14页 |
| ·常用手势识别算法 | 第14-15页 |
| ·手势识别技术难点 | 第15页 |
| ·本文主要研究内容及结构 | 第15-17页 |
| 第2章 基于视觉的手势识别技术基础 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·手势建模 | 第17-20页 |
| ·基于3D的手势模型 | 第18-19页 |
| ·基于表观的手势模型 | 第19-20页 |
| ·手势分析 | 第20-22页 |
| ·特征检测 | 第20-21页 |
| ·模型特征参数估计 | 第21-22页 |
| ·手势识别 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 手势图像预处理 | 第25-43页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·人体肤色特征 | 第25-32页 |
| ·人体肤色聚类的颜色空间 | 第25-29页 |
| ·人体肤色聚类 | 第29页 |
| ·人体肤色信息的表示 | 第29-31页 |
| ·二值化手势图像 | 第31-32页 |
| ·噪声处理 | 第32-36页 |
| ·图像增强 | 第32-35页 |
| ·平滑滤波去噪 | 第35-36页 |
| ·边缘提取 | 第36-42页 |
| ·边缘检测算子法 | 第36-40页 |
| ·八邻域搜索法 | 第40-41页 |
| ·拉普拉斯轮廓提取 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 手势特征参数提取 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·基于手区域二值图像的手势特征参数提取 | 第44-51页 |
| ·手区域矩形handrect的计算算法 | 第44-47页 |
| ·area特征的计算方法 | 第47页 |
| ·relarea特征的计算方法 | 第47-48页 |
| ·thumbornot特征的提取算法 | 第48-49页 |
| ·fingerornot特征的提取算法 | 第49-50页 |
| ·baryproportion特征的计算方法 | 第50-51页 |
| ·基于手势轮廓图像的手势特征参数提取 | 第51-53页 |
| ·perimeter特征的计算方法 | 第51页 |
| ·relaperimeter特征的计算方法 | 第51页 |
| ·fingernumber特征的提取算法 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 系统实现及实验结果 | 第54-73页 |
| ·视频处理 | 第54-59页 |
| ·VFW简介 | 第54-57页 |
| ·视频流中静态手势图像实时获取 | 第57-59页 |
| ·静态图像处理 | 第59-63页 |
| ·DIB类 | 第60页 |
| ·手势图像预处理类 | 第60-61页 |
| ·手势特征提取类 | 第61页 |
| ·手势识别 | 第61-63页 |
| ·文件操作类 | 第63-64页 |
| ·系统界面及程序流程图 | 第64-66页 |
| ·实验结果及结果分析 | 第66-71页 |
| ·四种不同情况下识别结果及对比 | 第66-70页 |
| ·各个手势识别结果及对比 | 第70-71页 |
| ·系统实时性测试 | 第71页 |
| ·幻灯片放映控制窗口的实现 | 第71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录1 本文定义的14 个静态手势及涵义 | 第78-80页 |
| 附录2 手势粗分类表 | 第80-82页 |
| 附录3 作者本人的手势信息 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
