基于Kinect的人机交互技术及在矿井火灾逃生模拟系统中的应用
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 课题研究的背景以及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 课题概述 | 第16-17页 |
| 1.3 课题内容安排 | 第17-19页 |
| 2 软硬件配置 | 第19-23页 |
| 2.1 Kinect2.0及OpenCV配置 | 第19-21页 |
| 2.2 Oculus Rift配置 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 3 基于Kinect的正反手识别 | 第23-35页 |
| 3.1 深度图像 | 第23-25页 |
| 3.2 手势定义 | 第25页 |
| 3.3 获取手部双层深度信息 | 第25-28页 |
| 3.4 正反手势识别 | 第28-32页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 4 基于Kinect的步态识别 | 第35-48页 |
| 4.1 骨骼数据获取与处理 | 第35-38页 |
| 4.2 数据库建立 | 第38-39页 |
| 4.3 动态特征提取 | 第39-45页 |
| 4.4 动态身份识别 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 人机交互在虚拟巷道火灾逃生中的应用 | 第48-57页 |
| 5.1 设计方案与功能描述 | 第48-49页 |
| 5.2 模型的建立 | 第49-53页 |
| 5.3 人机交互 | 第53-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结和展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
