手势检测及识别在人机交互中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3.1 理论研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3.2 实践研究意义 | 第16页 |
| 1.4 本文的研究任务 | 第16-18页 |
| 1.5 本文的结构 | 第18-20页 |
| 第二章 深度学习概述及相关应用 | 第20-34页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 多层感知机和神经网络模型 | 第20-23页 |
| 2.2.1 感知机和神经网络 | 第20-21页 |
| 2.2.2 梯度下降及反向传播算法 | 第21-23页 |
| 2.3 卷积神经网络 | 第23-29页 |
| 2.3.1 卷积层 | 第24页 |
| 2.3.2 局部感知 | 第24-25页 |
| 2.3.3 参数共享 | 第25页 |
| 2.3.4 池化层 | 第25-26页 |
| 2.3.5 激活函数 | 第26-27页 |
| 2.3.6 损失函数 | 第27页 |
| 2.3.7 卷积神经网络算法 | 第27-29页 |
| 2.4 深度学习在计算机视觉领域的发展和应用 | 第29-33页 |
| 2.4.1 深度学习在手势检测中的应用 | 第30-32页 |
| 2.4.2 深度学习在手势识别中的应用 | 第32页 |
| 2.4.3 深度学习在指尖定位中的应用 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 大规模手势数据集的建立 | 第34-42页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 手势的定义 | 第34-36页 |
| 3.3 手势数据集基本介绍 | 第36-37页 |
| 3.4 数据处理及标注规则简介 | 第37-38页 |
| 3.5 手势数据集分析 | 第38-41页 |
| 3.5.1 手势超出视野范围 | 第38-39页 |
| 3.5.2 手的分布规律 | 第39-40页 |
| 3.5.3 背景的多样性 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 手势交互的算法研究 | 第42-62页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 手势检测技术 | 第43-51页 |
| 4.2.1 NMS在物体检测中的应用 | 第47-48页 |
| 4.2.2 检测精准度mAP | 第48-49页 |
| 4.2.3 手势检测框架及实验环境介绍 | 第49-50页 |
| 4.2.4 手势检测算法结果对比 | 第50-51页 |
| 4.3 手势识别技术 | 第51-54页 |
| 4.3.1 手势识别算法 | 第51-52页 |
| 4.3.2 手势识别算法结果对比 | 第52-53页 |
| 4.3.3 手势检测及识别实验展示 | 第53-54页 |
| 4.4 指尖定位技术 | 第54-60页 |
| 4.4.1 基于卷积神经网络的回归 | 第54-56页 |
| 4.4.2 基于热图的指尖估计算法 | 第56-59页 |
| 4.4.3 指尖定位算法结果对比 | 第59-60页 |
| 4.4.4 指尖定位结果图 | 第60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 人机交互系统设计 | 第62-68页 |
| 5.1 空中鼠标人机交互系统设计 | 第62-64页 |
| 5.1.1 Qt开发框架的基本介绍 | 第62页 |
| 5.1.2 空中鼠标交互方式与功能 | 第62-64页 |
| 5.2 空中手写人机交互系统设计 | 第64-66页 |
| 5.2.1 交互界面 | 第65页 |
| 5.2.2 空中手写展示 | 第65-66页 |
| 5.2.3 手势功能介绍 | 第66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附件 | 第79页 |
