摘要 | 第1-8页 |
Abstract | 第8-13页 |
第1章 绪论 | 第13-20页 |
·课题的研究背景及意义 | 第13-14页 |
·国内外研究现状 | 第14-17页 |
·问题的提出与研究目的 | 第17页 |
·论文的主要研究内容和创新点 | 第17-18页 |
·论文组织结构安排 | 第18-20页 |
第2章 手势分割的相关理论 | 第20-28页 |
·颜色空间研究 | 第20-22页 |
·肤色模型 | 第22-24页 |
·阈值方法 | 第22-23页 |
·椭圆模型 | 第23-24页 |
·现有目标跟踪算法 | 第24-25页 |
·运动检测方法 | 第25-26页 |
·形态学处理 | 第26-27页 |
·本章小结 | 第27-28页 |
第3章 基于YCb Cr颜色空间和K-means聚类的手势分割方法研究 | 第28-35页 |
·概述 | 第28页 |
·K-means聚类算法 | 第28-30页 |
·K-means聚类算法特点 | 第30页 |
·基于YCb Cr和K-means聚类的手势分割方法 | 第30-31页 |
·算法流程 | 第30页 |
·颜色空间选择 | 第30页 |
·色度分量值的K-means聚类 | 第30-31页 |
·实验与分析 | 第31-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第4章 基于混合肤色模型和FCM算法的手势分割方法研究 | 第35-43页 |
·概述 | 第35页 |
·FCM算法 | 第35-36页 |
·基于混合肤色模型和FCM算法的手势分割方法 | 第36-38页 |
·分割流程 | 第36-37页 |
·混合肤色模型构建 | 第37-38页 |
·FCM算法对手势图像分割步骤 | 第38页 |
·实验结果与分析 | 第38-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第5章 基于加权肤色模型和改进Kalman滤波的动态手势分割方法研究 | 第43-50页 |
·概述 | 第43页 |
·加权肤色模型 | 第43-44页 |
·基于加权肤色模型和改进Kalman滤波的动态手势分割方法 | 第44-46页 |
·手势分割流程 | 第44-45页 |
·改进的Kalman滤波 | 第45-46页 |
·实验结果及分析 | 第46-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
第6章 基于不等概率背景差分与改进FCM算法的动态手势分割方法研究 | 第50-59页 |
·概述 | 第50页 |
·基于不等概率背景差分与改进FCM算法的动态手势分割方法 | 第50-53页 |
·手势分割方法流程 | 第50-51页 |
·基于不等概率背景差分法的复杂动态背景建模 | 第51页 |
·改进FCM算法 | 第51-53页 |
·实验结果及分析 | 第53-56页 |
·论文提出的四种手势分割方法对比分析 | 第56-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
总结与展望 | 第59-61页 |
参考文献 | 第61-69页 |
致谢 | 第69-70页 |
附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第70-71页 |
附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第71页 |