基于多运动传感器的动态手势识别设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容和章节安排 | 第13-14页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 手势识别相关技术研究 | 第15-23页 |
| 2.1 系统总体概述 | 第15-16页 |
| 2.2 硬件平台搭建 | 第16-18页 |
| 2.3 多传感器数据融合问题分析 | 第18-21页 |
| 2.3.1 数据融合的定义与性质 | 第18-19页 |
| 2.3.2 数据融合的方法和特点 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 手势信号采集和处理 | 第23-27页 |
| 3.1 手势信号采集 | 第23-24页 |
| 3.2 多传感器手势识别信号融合 | 第24-26页 |
| 3.2.1 ACC提取 | 第24页 |
| 3.2.2 归一化处理和降采样 | 第24-25页 |
| 3.2.3 基于隐马尔可夫模型的数据流建模 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 基于隐马尔可夫模型的手势建模 | 第27-41页 |
| 4.1 手势的定义 | 第27-29页 |
| 4.1.1 手势的表示 | 第27-28页 |
| 4.1.2 手势识别在人机交互的作用 | 第28-29页 |
| 4.2 隐马尔可夫模型基本原理 | 第29-38页 |
| 4.2.1 马尔可夫链 | 第29-30页 |
| 4.2.2 隐马尔可夫模型 | 第30-32页 |
| 4.2.3 隐马尔可夫模型相关算法 | 第32-36页 |
| 4.2.4 对于隐马尔可夫模型过程实际遇到的问题 | 第36-38页 |
| 4.3 基于加速度的手势识别 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 手势识别训练建模测试和手势识别系统实现 | 第41-51页 |
| 5.1 自定义手势实验 | 第41-45页 |
| 5.2 数字比划书写实验 | 第45-47页 |
| 5.3 数字笔划书写识别结果报告 | 第47-49页 |
| 5.4 手势识别优劣评估 | 第49-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者简介 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-63页 |
