基于图像分析的手语识别技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·课题研究背景 | 第7-8页 |
| ·课题技术背景 | 第7-8页 |
| ·课题应用背景 | 第8页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第8-9页 |
| ·课题的研究内容与章节安排 | 第9-10页 |
| ·课题的研究内容 | 第9页 |
| ·本文的章节安排 | 第9-10页 |
| 2 手势图像预处理 | 第10-21页 |
| ·色彩空间转换 | 第12-14页 |
| ·图像模型 | 第12-13页 |
| ·肤色分割 | 第13-14页 |
| ·手势目标检测 | 第14-15页 |
| ·图像背景差分 | 第14页 |
| ·连通域检测 | 第14页 |
| ·去除非目标区域 | 第14-15页 |
| ·图像归一化 | 第15-21页 |
| ·图像滤波 | 第15-18页 |
| ·形态学处理 | 第18-19页 |
| ·图像缩放 | 第19-21页 |
| 3 手势图像特征提取与识别 | 第21-37页 |
| ·图像几何特征 | 第21-24页 |
| ·灰度特征 | 第21页 |
| ·质心 | 第21-22页 |
| ·图形面积 | 第22-23页 |
| ·图像边缘与轮廓 | 第23-24页 |
| ·图像描述特征 | 第24-28页 |
| ·SITF与SURF | 第24-26页 |
| ·LBP变换 | 第26-28页 |
| ·PCA | 第28页 |
| ·手势图像特征提取 | 第28-32页 |
| ·基于边缘的特征提取 | 第28-30页 |
| ·基于几何特征的特征提取 | 第30-31页 |
| ·基于轮廓的特征提取 | 第31-32页 |
| ·手势图像识别 | 第32-37页 |
| ·欧式距离 | 第32页 |
| ·SVM分类器 | 第32-34页 |
| ·深度学习 | 第34-37页 |
| 4 软件系统设计与实现 | 第37-47页 |
| ·静态手势识别系统 | 第37-40页 |
| ·系统框架 | 第38页 |
| ·图像预处理 | 第38-39页 |
| ·特征提取和分类 | 第39-40页 |
| ·动态手势识别系统 | 第40-43页 |
| ·系统框架 | 第41页 |
| ·图像预处理 | 第41-42页 |
| ·特征提取和分类 | 第42-43页 |
| ·手势库的创建 | 第43-47页 |
| ·静态手势库 | 第43-44页 |
| ·动态手势库 | 第44-46页 |
| ·音频手势库 | 第46-47页 |
| 5 系统测试与分析 | 第47-50页 |
| ·系统测试 | 第47-48页 |
| ·结果分析 | 第48-50页 |
| 6 总结 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
