基于Kinect的手势控制在工作台控制系统中的应用
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 选题的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外现状 | 第13-15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 手势识别方法分析 | 第16-22页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.1.1 基于数据手套的手势识别 | 第16页 |
| 2.1.2 基于视觉的手势识别 | 第16-17页 |
| 2.2 静态手势识别 | 第17-19页 |
| 2.2.1 神经网络法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 模板匹配法 | 第18页 |
| 2.2.3 基于指尖检测方法 | 第18-19页 |
| 2.3 动态手势识别 | 第19-20页 |
| 2.3.1 基于语法的方法 | 第19页 |
| 2.3.2 基于模板的方法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 基于统计的方法 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 Kinect软硬件结构及工作原理 | 第22-28页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 Kinect传感器硬件结构 | 第22-23页 |
| 3.3 Kinect传感器软件系统 | 第23-24页 |
| 3.4 Kinect深度图像及预处理 | 第24-27页 |
| 3.4.1 传统深度图像获取方法 | 第24-25页 |
| 3.4.2 Kinect深度信息表示方法 | 第25-26页 |
| 3.4.3 深度信息转换为实际位置 | 第26-27页 |
| 3.4.4 深度图像到RGB图像的配准 | 第27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于Kinect的动态手势控制 | 第28-44页 |
| 4.1 引言 | 第28页 |
| 4.2 基于手心位置信息的手势控制方法 | 第28-31页 |
| 4.3 基于HMM算法的动态手势识别 | 第31-43页 |
| 4.3.1 马尔可夫模型简介 | 第31-32页 |
| 4.3.2 隐马尔可夫模型简介 | 第32-39页 |
| 4.3.3 动态手势识别 | 第39-42页 |
| 4.3.4 动态手势识别结果 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 智能工作台控制系统设计及软硬件设计 | 第44-58页 |
| 5.1 工作台简介 | 第44页 |
| 5.2 系统设计目标及总体设计方案 | 第44-46页 |
| 5.3 硬件平台设计 | 第46-51页 |
| 5.3.1 核心开发板Arduino | 第46-47页 |
| 5.3.2 步进电机及其驱动 | 第47-49页 |
| 5.3.3 直线电机及其驱动 | 第49-51页 |
| 5.4 软件设计 | 第51-56页 |
| 5.4.1 Open NI的安装与开发环境配置 | 第51-52页 |
| 5.4.2 Processing IDE安装 | 第52页 |
| 5.4.3 Arduino IDE平台搭建 | 第52-53页 |
| 5.4.4 PC端软件设计流程 | 第53-54页 |
| 5.4.5 基于Arduino的软件设计流程 | 第54-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 手势控制实验及结果分析 | 第58-62页 |
| 6.1 实验过程 | 第58-59页 |
| 6.2 实验结果分析 | 第59-61页 |
| 6.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
