人机交互中的手势识别技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·手势识别研究的内容 | 第9-13页 |
| ·手势的定义及手势识别系统的分类 | 第9-10页 |
| ·手势识别系统中的关键技术 | 第10-13页 |
| ·手势识别技术的研究现状 | 第13-14页 |
| ·手势识别技术的难点 | 第14-15页 |
| ·手势数据库的建立 | 第15-16页 |
| ·论文主要研究内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 复杂背景下的手势分割算法 | 第18-40页 |
| ·基于普通摄像头的手势分割算法 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·基于人脸检测的动态肤色建模 | 第18-22页 |
| ·GraphCuts彩色图像分割 | 第22-26页 |
| ·基于普通摄像头的手势分割算法 | 第26-29页 |
| ·基于普通摄像头的手势分割结果及算法分析 | 第29-30页 |
| ·基于Kinect的手势分割算法 | 第30-37页 |
| ·Kinect传感器介绍 | 第30-31页 |
| ·融合颜色信息与深度信息的手势分割算法 | 第31-33页 |
| ·基于Kinect的手势分割结果与算法评析 | 第33-34页 |
| ·对比两种平台下手势分割的效果 | 第34-37页 |
| ·手臂去除 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 手势特征提取 | 第40-46页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·NMI特征 | 第40-41页 |
| ·轮廓矩 | 第41页 |
| ·简单形状描述符 | 第41-43页 |
| ·傅里叶描述子 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 数字手势识别算法 | 第46-50页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·基于凹凸点的数字手势识别 | 第46-47页 |
| ·基于轮廓序列的数字手势识别 | 第47-48页 |
| ·数字手势识别结果与分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 基于SVM的手势识别算法 | 第50-62页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·SVM简介 | 第50-53页 |
| ·最优分类面 | 第50-52页 |
| ·支持向量机模型 | 第52-53页 |
| ·基于决策树的SVM多类分类器与分类器级联 | 第53-54页 |
| ·基于决策树的SVM多类分类器 | 第53-54页 |
| ·分类器级联 | 第54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-60页 |
| ·实验结果 | 第54-60页 |
| ·实验分析 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 系统集成及实验结果 | 第62-74页 |
| ·系统流程图及集成环境 | 第62-64页 |
| ·系统性能测试结果 | 第64-67页 |
| ·手势控制PPT | 第67-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第七章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·工作总结 | 第74页 |
| ·工作展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
