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基于体感技术的手势遥控设计

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 体感技术的研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 关键方法与技术第11页
        1.3.1 惯性感测第11页
        1.3.2 光学感测第11页
        1.3.3 联合感测第11页
    1.4 论文研究的内容及创新点第11-12页
        1.4.1 论文的研究内容第11-12页
        1.4.2 主要创新点第12页
    1.5 论文研究工作的流程第12-14页
第二章 体感交互技术的基本理论第14-24页
    2.1 体感手势识别第14-17页
        2.1.1 手势识别概述第14-15页
        2.1.2 手势识别算法第15-17页
    2.2 隐马尔科夫模型第17-20页
        2.2.1 隐马尔科夫模型的基本概念第17-18页
        2.2.2 隐马尔科夫模型的基本问题第18-19页
        2.2.3 隐马尔科夫模型的基本算法第19-20页
    2.3 Kinect智能体感设备第20-22页
        2.3.1 Kinect硬件介绍第20-21页
        2.3.2 Kinect的关键技术第21-22页
        2.3.3 Kinect的局限性第22页
    2.4 多媒体交互系统第22-23页
        2.4.1 多媒体系统概述第22-23页
        2.4.2 交互场景下的常用手势第23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 体感交互系统的识别流程设计第24-32页
    3.1 系统设计的目标第24页
    3.2 总体设计第24-25页
    3.3 系统的硬件、软件设计第25-27页
        3.3.1 系统硬件模块及设计第25-26页
        3.3.2 系统软件设计第26-27页
    3.4 处理流程第27-31页
        3.4.1 摄像头智能识别第27页
        3.4.2 手势识别过程第27-28页
        3.4.3 识别坐标映射第28-30页
        3.4.4 光标移动的处理第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第四章 体感交互系统的设计与具体实现第32-53页
    4.1 开发环境与架构设计第32-33页
        4.1.1 软、硬件开发环境第32页
        4.1.2 主要技术架构第32-33页
    4.2 基于阈值的手势分割第33-41页
        4.2.1 Kinect深度传感器第34页
        4.2.2 阈值的确定第34-35页
        4.2.3 骨骼追踪第35页
        4.2.4 静态手势分割第35-36页
        4.2.5 图像分割算法第36-39页
        4.2.6 特征提取算法第39-41页
    4.3 K-MEANS聚类分析第41-42页
        4.3.1 基本概念第41页
        4.3.2 推导过程第41-42页
    4.4 动态手势决策树与抓取手势第42-48页
        4.4.1 动态手势决策树第42页
        4.4.2 隐马尔科夫算法的识别流程第42-44页
        4.4.3 抓取手势第44-46页
        4.4.4 光标移动手势第46-48页
    4.5 空间位移识别第48-52页
        4.5.1 空间向量轨迹特征第48-49页
        4.5.2 HMM算法第49-50页
        4.5.3 手势检测第50-51页
        4.5.4 静态手势识别检测第51页
        4.5.5 动态手势识别检测第51-52页
    4.6 本章小结第52-53页
第五章 系统功能的展示与分析第53-56页
    5.1 系统功能演示第53-54页
        5.1.1 光标移动功能的演示第53-54页
        5.1.2 抓取控制模块的展示第54页
    5.2 测试结果分析第54-55页
        5.2.1 算法的有效性分析第54页
        5.2.2 手势识别率及控制精度分析第54-55页
    5.3 本章小结第55-56页
结论第56-58页
参考文献第58-62页
致谢第62页

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