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动态手势识别关键算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-14页
    1.1 研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状分析第10-13页
    1.3 论文内容和章节安排第13-14页
2 手势样本数据库的建立第14-18页
    2.1 自制数据库第14-17页
    2.2 ChaLearnGestureChallenge挑战赛数据库第17页
    2.3 本章小结第17-18页
3 手形区域的分割与处理第18-42页
    3.1 基于帧差法的手形区域分割与处理第18-30页
        3.1.1 基于帧差法的运动手形检测第18-22页
        3.1.2 基于阈值处理的手形区域分割第22-24页
        3.1.3 基于形态学处理的手形区域二次分割第24-30页
    3.2 基于肤色的手形区域的分割与处理第30-38页
        3.2.1 颜色空间的转换第30-32页
        3.2.2 基于YCbCr空间的肤色区域检测第32-35页
        3.2.3 基于面积比较法的手形肤色区域分割第35-38页
    3.3 帧差法与肤色检测法的融合第38-41页
        3.3.1 帧差法和肤色检测法结果对比分析第38-39页
        3.3.2 基于逻辑或运算的运动分割区域和肤色分割区域的融合第39-41页
    3.4 本章小结第41-42页
4 手势特征的提取第42-56页
    4.1 手形轮廓提取第43-45页
    4.2 基于傅里叶描述子的手形轮廓特征第45-47页
    4.3 图像归一化转动惯量第47-48页
    4.4 不变矩特征第48-50页
    4.5 手势轨迹特征提取第50-54页
        4.5.1 质心数据的清洗第50-52页
        4.5.2 轨迹特征的提取第52-54页
    4.6 动态手势特征生成第54-55页
    4.7 本章小结第55-56页
5 基于SVM的实时识别系统第56-67页
    5.1 支持向量机介绍第56-59页
        5.1.1 SVM分类模型的选择第56-57页
        5.1.2 线性可分下的SVM第57-58页
        5.1.3 非线性可分下的SVM第58-59页
    5.2 SVM多分类解决方案第59页
    5.3 核函数选择第59-60页
    5.4 参数最优化选择第60-61页
    5.5 实时检测系统流程介绍第61-63页
    5.6 SVM系统分类的实现第63-66页
        5.6.1 SVM训练第64页
        5.6.2 SVM测试第64-66页
    5.7 本章小结第66-67页
6 总结与展望第67-68页
    6.1 总结第67页
    6.2 展望第67-68页
参考文献第68-70页
致谢第70页

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