基于Kinect传感器的动态手势识别
| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·传统手势识别 | 第15-16页 |
| ·基于数据手套手势识别 | 第16页 |
| ·基于三维数据手势识别 | 第16-17页 |
| ·基于Kinect的手势识别 | 第17-19页 |
| ·研究的意义和创新点 | 第19页 |
| ·论文结构 | 第19-22页 |
| 第2章 深度设备和原理 | 第22-28页 |
| ·深度摄像机介绍 | 第22-24页 |
| ·Kinect简介 | 第22-23页 |
| ·摄像驱动 | 第23-24页 |
| ·Kinect成像原理和视角 | 第24-26页 |
| ·OpenNl原理抽象视图 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 特征数据提取和标准化 | 第28-42页 |
| ·理论分析 | 第28-29页 |
| ·技术思路 | 第28页 |
| ·实验深度区域划分 | 第28-29页 |
| ·相关坐标系设定 | 第29页 |
| ·构建轨迹数据 | 第29-32页 |
| ·骨骼追踪 | 第30-31页 |
| ·手势关键关节点 | 第31-32页 |
| ·提取手部形态信息 | 第32-34页 |
| ·肤色识别 | 第32-33页 |
| ·手部的分割和提取 | 第33-34页 |
| ·MT数据标准化 | 第34-37页 |
| ·不同位置的标准化 | 第35-36页 |
| ·不同用户的标准化 | 第36-37页 |
| ·KP数据提取 | 第37-41页 |
| ·手部轮廓数据提取 | 第37-39页 |
| ·关键帧提取 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 手势特征描述子建立和匹配 | 第42-54页 |
| ·运动手势特征建立 | 第42-44页 |
| ·运动轨迹描述子 | 第42-43页 |
| ·关键帧手形描述子 | 第43-44页 |
| ·手势识别 | 第44-48页 |
| ·动态时间扭曲 | 第45页 |
| ·DTW形式化计算 | 第45-48页 |
| ·权重化多维数据动态时间扭曲 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 系统平台设计和实验结果 | 第54-70页 |
| ·系统模块设计 | 第54-56页 |
| ·系统界面设计 | 第56-60页 |
| ·系统登录界面 | 第56页 |
| ·训练信息添加界面 | 第56-57页 |
| ·系统主窗口界面 | 第57-58页 |
| ·测试项目选择界面 | 第58-60页 |
| ·平台搭建和环境配置 | 第60页 |
| ·实验假设和前提 | 第60-61页 |
| ·实验相关参数设置和测试数据集 | 第61-63页 |
| ·相关参数设置 | 第61-62页 |
| ·实验测试数据集 | 第62-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-68页 |
| ·静态手势识别结果 | 第63-64页 |
| ·动态手势识别结果 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·论文总结 | 第70-71页 |
| ·工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第80页 |
