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单目手势识别及其在安卓平台的应用研究

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 基于视觉的动态手势识别关键技术第10-13页
        1.3.1 手势分割第11-12页
        1.3.2 特征提取第12页
        1.3.3 手势跟踪第12页
        1.3.4 手势识别第12-13页
    1.4 面临的主要困难第13-14页
    1.5 研究内容及论文框架第14-16页
第二章 复杂环境下的肤色分割方法第16-28页
    2.1 基于肤色模型的手部分割第17-20页
        2.1.1 色彩空间模型第17-19页
        2.1.2 肤色区域识别第19-20页
    2.2 帧间差分法第20-21页
    2.3 自适应肤色识别与分割第21-27页
        2.3.1 肤色模型色彩直方图第22-25页
        2.3.2 色彩直方图更新第25-26页
        2.3.3 肤色区域提取手部图像第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 指尖-指间手部轮廓识别第28-42页
    3.1 手部轮廓识别概述第28-30页
        3.1.1 基于傅里叶描述子的手部轮廓识别第28-29页
        3.1.2 基于指尖-指间特征的轮廓识别第29-30页
    3.2 手部轮廓提取第30-39页
        3.2.1 图像平滑处理第31-35页
        3.2.2 形态学处理第35-37页
        3.2.3 图像轮廓的提取第37-39页
    3.3 指尖-指间手部轮廓识别的实现第39-40页
    3.4 仿真实验结果第40-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 基于历史运动矩阵的Camshift手部跟踪第42-54页
    4.1 手势跟踪算法第42-47页
        4.1.1 Kalman滤波手势跟踪第42-43页
        4.1.2 光流法第43-44页
        4.1.3 粒子滤波手势跟踪算法第44-45页
        4.1.4 Camshift手势跟踪算法第45-47页
    4.2 Camshift手势跟踪的实现及问题分析第47-48页
    4.3 基于历史运动矩阵改进Camshift策略第48-51页
        4.3.1 历史运动矩阵第48-50页
        4.3.2 历史运动矩阵改进Camshift策略第50-51页
    4.4 仿真实验结果分析第51-53页
        4.4.1 算法精度对比第51-53页
        4.4.2 算法运行时间对比第53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 基于时间轴压缩的动态手势识别第54-64页
    5.1 动态手势识别概述第54-56页
        5.1.1 隐马尔科夫模型动态手势识别第54-55页
        5.1.2 基于动态时间规整的动态手势识别第55-56页
        5.1.3 基于时间轴压缩的动态手势识别第56页
    5.2 手势动作的抽象与分析第56-57页
    5.3 方向向量描述动态手势第57-60页
        5.3.1 手势动作向量第57-59页
        5.3.2 时间轴压缩第59-60页
    5.4 基于神经网络的手势动作判断第60-61页
    5.5 仿真实验结果第61-63页
    5.6 小结第63-64页
第六章 手势识别在Android平台的实现和应用第64-76页
    6.1 Android平台简介第64-68页
        6.1.1 Android发展历程第64-65页
        6.1.2 Android系统架构第65-67页
        6.1.3 Android JNI技术第67-68页
    6.2 摄像头驱动在Android中的移植第68-71页
        6.2.1 V4L2驱动架构第68-70页
        6.2.2 Android下的Camera框架第70-71页
    6.3 手势识别算法在Android中的移植第71-73页
        6.3.1 OpenCV的移植第71-72页
        6.3.2 手势识别算法的移植第72-73页
    6.4 手势识别在Android下的应用程序第73-75页
        6.4.1 手势识别的Android应用程序示例第73-74页
        6.4.2 Android下算法性能分析第74-75页
    6.5 本章小结第75-76页
总结与展望第76-79页
参考文献第79-84页
致谢第84-85页
个人简历第85-86页
攻读硕士期间的研究成果及发表的学术论文第86页

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