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基于双目视觉的手势识别与跟踪的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 课题研究背景和意义第10-11页
    1.2 手势识别与跟踪研究现状第11-13页
        1.2.1 基于数据手套的手势识别与跟踪第11页
        1.2.2 基于单目视觉的手势识别与跟踪第11-12页
        1.2.3 基于双目视觉的手势识别与跟踪第12-13页
    1.3 本文研究内容第13-14页
    1.4 论文结构安排第14-15页
第二章 复杂背景下的人手检测第15-29页
    2.1 混合多尺度可变形部件模型第15-22页
        2.1.1 可变形模型第15-16页
        2.1.2 HOG特征简述第16-18页
        2.1.3 混合多尺度可变形部件模型第18-22页
    2.2 建立多检测器进行人手检测第22-28页
        2.2.1 人手形状直接检测器第22页
        2.2.2 人手上下文间接检测器第22-24页
        2.2.3 基于人脸先验知识的双侧肤色检测器第24-26页
        2.2.4 多检测器人手检测方法第26-28页
    2.3 本章小结第28-29页
第三章 人手跟踪算法研究第29-39页
    3.1 人手跟踪算法对比研究第29-30页
    3.2 基于颜色直方图的Mean Shift跟踪算法第30-34页
    3.3 改进的Mean Shift跟踪算法第34-36页
        3.3.1 结合LBP特征改进跟踪准确性第35-36页
        3.3.2 结合卡尔曼滤波器改进高速运动跟踪第36页
    3.4 验证本文改进的Mean Shift跟踪算法第36-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 双目立体视觉人手定位第39-60页
    4.1 相机成像模型第39-41页
    4.2 双目立体视觉第41-46页
        4.2.1 双目立体视觉景深原理第41-42页
        4.2.2 双目立体视觉的数学模型第42-43页
        4.2.3 双目立体视觉的极线几何第43-45页
        4.2.4 双目立体矫正第45-46页
    4.3 立体视觉匹配第46-51页
        4.3.1 FAST特征点简介第47-49页
        4.3.2 基于FAST特征的双目立体匹配第49-51页
    4.4 三维相机标定第51-56页
        4.4.1 相机标定法发展简介第51-52页
        4.4.2 使用张氏标定算法对系统进行标定第52-53页
        4.4.3 标定结果展示与分析第53-56页
    4.5 深度信息提取与分析第56-59页
    4.6 本章小结第59-60页
第五章 实验系统实现和测试第60-66页
    5.1 系统实验软硬件介绍第60页
    5.2 系统设计介绍第60-62页
    5.3 系统展示与结果分析第62-65页
    5.4 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-69页
    6.1 全文总结第66-67页
    6.2 文章中的创新与不足第67页
    6.3 展望第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-74页
在学校期间取得的与学位论文相关的研究成果第74-75页

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