基于Zynq的手势识别系统的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 手势识别的难点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要研究内容及结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基于Zynq的手势识别系统的总体结构 | 第16-24页 |
| 2.1 系统总体结构 | 第16-17页 |
| 2.2 开发平台 | 第17-23页 |
| 2.2.1 Zynq平台简介 | 第17-19页 |
| 2.2.2 ZedBoard开发板 | 第19-22页 |
| 2.2.3 USB接口 | 第22页 |
| 2.2.4 DDR控制器 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 手势识别相关算法 | 第24-46页 |
| 3.1 手势识别流程概述 | 第24-25页 |
| 3.2 手势分割算法 | 第25-34页 |
| 3.2.1 颜色空间转换 | 第25-28页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第28-29页 |
| 3.2.3 腐蚀膨胀 | 第29页 |
| 3.2.4 运动前景检测 | 第29-32页 |
| 3.2.5 人脸干扰去除 | 第32-33页 |
| 3.2.6 手臂干扰去除 | 第33-34页 |
| 3.3 特征提取与识别算法 | 第34-43页 |
| 3.3.1 特征提取算法研究 | 第34-38页 |
| 3.3.2 识别算法研究 | 第38-43页 |
| 3.4 基于DTW算法的手势识别 | 第43-45页 |
| 3.4.1 模板训练 | 第43-44页 |
| 3.4.2 识别过程 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于Zynq的手势识别系统的实现 | 第46-60页 |
| 4.1 开发流程概述 | 第46-47页 |
| 4.2 硬件工程设计 | 第47-55页 |
| 4.2.1 硬件工程 | 第47-49页 |
| 4.2.2 AXI接口 | 第49-50页 |
| 4.2.3 AXI VDMA配置 | 第50-52页 |
| 4.2.4 图像预处理的硬件加速 | 第52-55页 |
| 4.3 软件设计 | 第55-59页 |
| 4.3.1 嵌入式Linux系统搭建 | 第55-57页 |
| 4.3.2 交叉编译环境搭建 | 第57-58页 |
| 4.3.3 OpenCV和Qt的移植 | 第58-59页 |
| 4.3.4 软件工程的创建与移植 | 第59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 系统调试与实验结果分析 | 第60-78页 |
| 5.1 系统设计方案与实现 | 第60-63页 |
| 5.1.1 手势识别设计方案 | 第60页 |
| 5.1.2 手势训练及识别过程 | 第60-63页 |
| 5.2 平台搭建与系统演示 | 第63-68页 |
| 5.2.1 硬件平台搭建 | 第63-64页 |
| 5.2.2 系统演示 | 第64-68页 |
| 5.3 性能测试与结果分析 | 第68-74页 |
| 5.3.1 系统测试及分析 | 第68-71页 |
| 5.3.2 硬件加速对比分析 | 第71-74页 |
| 5.4 器件资源利用率 | 第74-75页 |
| 5.5 遇到的主要问题及解决方法 | 第75-77页 |
| 5.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 总结 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 作者简介 | 第85页 |
