| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 基于 FPGA 设计的自然人机交互国内外研究现状 | 第12页 |
| 1.3 本文的研究内容和主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 手势识别跟踪算法系统介绍 | 第14-26页 |
| 2.1 手势识别跟踪算法系统概述 | 第14页 |
| 2.2 基于 Haar 特征的 Adaboost 手势识别算法 | 第14-17页 |
| 2.2.1 Haar 特征 | 第15页 |
| 2.2.2 检测过程 | 第15-17页 |
| 2.3 任意手形跟踪算法 | 第17-22页 |
| 2.3.1 肤色分割算法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 帧差运动检测算法 | 第20页 |
| 2.3.3 Mean-shift 质心跟踪算法 | 第20-22页 |
| 2.4 卡尔曼滤波算法 | 第22-23页 |
| 2.5 人脸定位算法 | 第23-24页 |
| 2.6 手势识别跟踪决策算法 | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 FPGA 设计综述 | 第26-33页 |
| 3.1 FPGA 技术 | 第26-27页 |
| 3.2 FPGA 算法设计方法及其特点 | 第27-29页 |
| 3.3 QuartusII 开发环境及 ModelSim 仿真工具 | 第29-31页 |
| 3.4 FPGA 验证平台概述 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 手势识别跟踪算法系统的硬件设计 | 第33-55页 |
| 4.1 系统架构设计 | 第33-39页 |
| 4.1.1 系统架构设计及模块划分 | 第33-35页 |
| 4.1.2 系统存储架构设计 | 第35-36页 |
| 4.1.3 接口及时序标准 | 第36-37页 |
| 4.1.4 算法的硬件化改进 | 第37-39页 |
| 4.2 Adaboost 手势检测算法的硬件设计 | 第39-47页 |
| 4.2.1 缓存与压缩模块设计 | 第42-43页 |
| 4.2.2 积分图生成模块设计 | 第43-45页 |
| 4.2.3 选择器组模块设计 | 第45-46页 |
| 4.2.4 分类器组模块设计 | 第46-47页 |
| 4.2.5 主控模块设计 | 第47页 |
| 4.3 任意手形跟踪算法的硬件设计 | 第47-52页 |
| 4.3.1 肤色分割算法的硬件设计 | 第47-49页 |
| 4.3.2 帧差运动检测算法的硬件设计 | 第49-50页 |
| 4.3.3 Mean-shift 质心跟踪算法的硬件设计 | 第50-52页 |
| 4.4 卡尔曼滤波器的硬件设计 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 硬件系统的仿真、验证与性能分析评估 | 第55-76页 |
| 5.1 仿真、验证、评估的方案与方法学 | 第55-56页 |
| 5.2 功能仿真与板级验证 | 第56-64页 |
| 5.2.1 部分功能模块仿真结果 | 第56-59页 |
| 5.2.2 静态图片板级验证结果 | 第59-61页 |
| 5.2.3 视频流板级验证 | 第61-62页 |
| 5.2.4 仿真验证结果分析 | 第62-63页 |
| 5.2.5 性能分析 | 第63-64页 |
| 5.3 跨平台联合测试与分析评估 | 第64-70页 |
| 5.3.1 直观、定性地分析硬件实现效果 | 第64-65页 |
| 5.3.2 滤波器性能的定量分析 | 第65-70页 |
| 5.4 系统性能分析及交互评估 | 第70-75页 |
| 5.4.1 系统的运行性能分析 | 第70-73页 |
| 5.4.2 系统的硬件性能分析 | 第73-74页 |
| 5.4.3 系统的交互分析评估 | 第74-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 总结与展望 | 第76-78页 |
| 工作总结及意义 | 第76页 |
| 后续工作展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |
