基于隐性回归森林的人体姿态估计和手势识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 人体姿态估计 | 第12-14页 |
| 1.2.2 手势识别 | 第14-16页 |
| 1.3 研究思路及文章安排 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论和技术 | 第18-27页 |
| 2.1 深度图采集原理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 结构光 | 第18-19页 |
| 2.1.2 飞行时间 | 第19-21页 |
| 2.2 随机森林算法 | 第21-24页 |
| 2.3 隐性树模型 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于隐性回归森林的人体姿态估计 | 第27-43页 |
| 3.1 人体关节隐性树 | 第28-35页 |
| 3.1.1 Chow-Liu递归分组算法 | 第28-33页 |
| 3.1.2 构建人体关节隐性树 | 第33-35页 |
| 3.2 基于人体关节隐性树的回归森林 | 第35-42页 |
| 3.2.1 训练过程 | 第36-41页 |
| 3.2.2 测试过程 | 第41-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于隐性回归森林的手势识别应用 | 第43-53页 |
| 4.1 手部深度图的获取 | 第44-48页 |
| 4.1.1 去除噪声 | 第44-46页 |
| 4.1.2 去除背景 | 第46-48页 |
| 4.2 基于隐性回归森林的手势识别 | 第48-52页 |
| 4.2.1 手指关节点提取 | 第48-51页 |
| 4.2.2 手势分类器 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第53-64页 |
| 5.1 人体姿态估计实验 | 第53-61页 |
| 5.1.1 实验准备 | 第53-55页 |
| 5.1.2 实验结果 | 第55-61页 |
| 5.2 手势识别实验 | 第61-63页 |
| 5.2.1 实验准备 | 第61-62页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第62-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附件 | 第74页 |
