分类指导回归的手势估计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 人手三维关键点估计的研究背景 | 第12页 |
| 1.3 相关研究现状 | 第12-18页 |
| 1.3.1 生成式的人手关键点估计方法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 辨别式的人手关键点估计方法 | 第14-16页 |
| 1.3.3 混合式的人手关键点估计方法 | 第16-18页 |
| 1.4 本文研究方法 | 第18-21页 |
| 第二章 相关研究工作 | 第21-31页 |
| 2.1 随机森林 | 第21-28页 |
| 2.1.1 决策树 | 第21-24页 |
| 2.1.2 能量模型 | 第24-25页 |
| 2.1.3 叶子预测模型 | 第25-26页 |
| 2.1.4 决策树组合成随机森林 | 第26-27页 |
| 2.1.5 级联的随机森林 | 第27-28页 |
| 2.2 深度卷积神经网络 | 第28-31页 |
| 第三章 基于分类指导回归的人手三维关键点估计方法 | 第31-45页 |
| 3.1 系统概述 | 第31-32页 |
| 3.2 手势分类训练数据库的构建 | 第32-33页 |
| 3.3 手势分类算法 | 第33-35页 |
| 3.4 手势回归估计算法 | 第35-37页 |
| 3.5 实验 | 第37-45页 |
| 3.5.1 数据库和度量准则 | 第37-38页 |
| 3.5.2 系统实现 | 第38-39页 |
| 3.5.3 定量分析 | 第39-42页 |
| 3.5.4 定性分析 | 第42-45页 |
| 第四章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 4.1 研究内容总结 | 第45页 |
| 4.2 未来工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第55页 |
