| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容及各章节安排 | 第10-12页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第10页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 目标检测与跟踪常用算法介绍 | 第12-24页 |
| 2.1 常用目标检测算法 | 第12-20页 |
| 2.1.1 帧间差分法 | 第12-14页 |
| 2.1.2 背景减除法 | 第14-19页 |
| 2.1.3 光流法 | 第19-20页 |
| 2.2 常用目标跟踪算法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于定位的跟踪算法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 基于视觉特征的跟踪算法 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于肤色的手部检测算法研究 | 第24-37页 |
| 3.1 图像采集 | 第24-28页 |
| 3.1.1 实验环境 | 第24-27页 |
| 3.1.2 颜色模型 | 第27-28页 |
| 3.2 基于肤色的手部矩形区域提取 | 第28-34页 |
| 3.2.1 基于肤色的手部区域提取 | 第28-33页 |
| 3.2.2 手部矩形区域提取 | 第33-34页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于Camshift算法的手部跟踪算法研究 | 第37-54页 |
| 4.1 Camshift跟踪算法 | 第37-41页 |
| 4.1.1 Meanshift算法分析 | 第37-38页 |
| 4.1.2 Camshift算法实现过程 | 第38-40页 |
| 4.1.3 Camshift算法的缺陷 | 第40-41页 |
| 4.2 初始化搜索窗口 | 第41-44页 |
| 4.3 基于Camshift算法的手部跟踪 | 第44-52页 |
| 4.3.1 全自动的多目标跟踪 | 第44-46页 |
| 4.3.2 基于卡尔曼滤波器的手部跟踪纠正 | 第46-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 基于手部跟踪的棋子运动检测算法研究 | 第54-63页 |
| 5.1 Codebook背景建模算法 | 第54-56页 |
| 5.1.1 Codebook算法背景建模 | 第54-55页 |
| 5.1.2 Codebook算法前景检测 | 第55-56页 |
| 5.2 基于手部跟踪的棋子运动检测 | 第56-62页 |
| 5.2.1 基于Codebook算法的棋子运动区域检测 | 第56-58页 |
| 5.2.2 棋子运动检测 | 第58-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 论文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 在学期间的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |