基于视觉的手势识别技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题的背景及研究意义 | 第8页 |
| ·国内外相关领域的发展现状 | 第8-10页 |
| ·国内手势识别领域的发展现状 | 第8-9页 |
| ·国外手势识别领域的发展现状 | 第9-10页 |
| ·手势识别的分类 | 第10-13页 |
| ·根据识别对象分类 | 第10页 |
| ·根据使用设备分类 | 第10-11页 |
| ·根据手势识别方法分类 | 第11-13页 |
| ·手势识别中的技术难点 | 第13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 手势图像的预处理 | 第15-28页 |
| ·手势图像的获取 | 第15-16页 |
| ·手势图像的平滑 | 第16-19页 |
| ·邻域平均法 | 第17页 |
| ·卷积滤波法 | 第17-19页 |
| ·通过彩色空间理论进行手势与背景分割 | 第19-22页 |
| ·颜色空间变换 | 第19页 |
| ·肤色聚类特性检验 | 第19-20页 |
| ·通过HSV空间进行手势与背景分割 | 第20-21页 |
| ·手势图像容量的压缩 | 第21-22页 |
| ·去除孤立点噪声 | 第22页 |
| ·通过手势的几何特征进行手势与背景分割 | 第22-25页 |
| ·通过面积阈值进行分割 | 第22-24页 |
| ·通过矩形长宽比阈值进行分割 | 第24页 |
| ·通过矩形左右1/4 处的交点间隔进行分割 | 第24-25页 |
| ·手势图像的轮廓提取 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 手势特征参数的提取 | 第28-37页 |
| ·手形特征参数的选取 | 第28-29页 |
| ·手形特征参数的提取 | 第29-35页 |
| ·手形矩形区域的计算算法 | 第29-30页 |
| ·AreaRatio特征的计算算法 | 第30页 |
| ·WidthRatio特征的计算算法 | 第30-32页 |
| ·LeftRatio特征的计算算法 | 第32页 |
| ·nmi特征的计算算法 | 第32-34页 |
| ·ncount特征的计算算法 | 第34-35页 |
| ·动态轨迹特征的提取算法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 手势识别算法与分类器的设计 | 第37-50页 |
| ·模式识别系统 | 第37-38页 |
| ·基于欧式距离的特征样本筛选 | 第38-40页 |
| ·识别算法与分类器的设计 | 第40-49页 |
| ·判定树分类法 | 第42-43页 |
| ·模板匹配法 | 第43-45页 |
| ·贝叶斯决策法 | 第45-49页 |
| ·动态轨迹识别法 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 系统实现与实验结果 | 第50-59页 |
| ·系统设备与界面 | 第50-51页 |
| ·系统识别流程 | 第51-53页 |
| ·开始识别指令的设计 | 第51-52页 |
| ·视频流处理 | 第52-53页 |
| ·特定人实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·非特定人实验结果及分析 | 第55页 |
| ·明暗实验环境下实验结果及分析 | 第55-56页 |
| ·非定义手形误判实验结果及分析 | 第56-57页 |
| ·机器人运动控制模拟实验 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
