基于行为分析的运动人手跟踪方法的研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 引言 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·课题研究背景、目的及意义 | 第13-15页 |
| ·国内外的研究进展 | 第15-20页 |
| ·复杂背景下的手势分割 | 第16-17页 |
| ·手势识别方法 | 第17-18页 |
| ·手势跟踪方法 | 第18-20页 |
| ·论文的研究内容及组织结构 | 第20-23页 |
| 第二章 手势分割及识别方法 | 第23-35页 |
| ·基础平台的建立 | 第23-24页 |
| ·复杂背景下的手势分割 | 第24-28页 |
| ·建立RGB 肤色模型 | 第24-25页 |
| ·建立基于灰度和特征向量值的肤色模型 | 第25-27页 |
| ·手势分割结果图 | 第27-28页 |
| ·基于尺度不变性的手势识别 | 第28-31页 |
| ·对手势图像进行形心定位 | 第28-29页 |
| ·手势密度分布特征和几何矩特征的提取 | 第29-31页 |
| ·基于空间分布特征的手势识别方法 | 第31页 |
| ·实验结果分析 | 第31-35页 |
| 第三章 基于高斯采样的粒子滤波的运动人手跟踪 | 第35-47页 |
| ·自然手势跟踪平台的建立 | 第35-36页 |
| ·手势建模 | 第36-37页 |
| ·三维手势自动初始化 | 第37-39页 |
| ·基于粒子滤波的运动人手跟踪方法 | 第39-47页 |
| ·粒子滤波理论 | 第39-40页 |
| ·状态预测和粒子采样 | 第40页 |
| ·权值的优化 | 第40-41页 |
| ·采样数目的优化 | 第41-42页 |
| ·实验结果 | 第42-47页 |
| 第四章 基于行为分析的运动人手跟踪 | 第47-73页 |
| ·虚拟装配平台 | 第47-50页 |
| ·基于数字手套的虚拟装配平台 | 第48-49页 |
| ·基于自然手势交互的虚拟装配平台 | 第49-50页 |
| ·认知理论 | 第50-51页 |
| ·常见人机交互模型 | 第50-51页 |
| ·认知模型 | 第51页 |
| ·基于行为分析的认知模型建立 | 第51-65页 |
| ·基于手势交互的认知过程分析 | 第51-53页 |
| ·认知建模的具体分析过程 | 第53-57页 |
| ·实验过程和认知建模的步骤 | 第57-65页 |
| ·基于认知模型的自然人手跟踪 | 第65-69页 |
| ·基于分段模型预测的粒子滤波 | 第66页 |
| ·基于多通道采样的粒子滤波 | 第66-67页 |
| ·粒子滤波跟踪算法描述 | 第67-68页 |
| ·粒子滤波跟踪算法的分析 | 第68-69页 |
| ·实验过程 | 第69页 |
| ·实验结果对比与分析 | 第69-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-77页 |
| ·全文总结 | 第73-74页 |
| ·下一步工作展望 | 第74-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附录 | 第82页 |
