基于Kinect的体感识别技术及其在旗语培训中的应用
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究主要内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论与技术基础 | 第14-22页 |
| 2.1 KINECT平台 | 第14-17页 |
| 2.1.1 KINECT硬件组成及架构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 KINECT数据采集 | 第15-16页 |
| 2.1.3 KINECT开发方案的选择 | 第16-17页 |
| 2.2 体感识别技术 | 第17-19页 |
| 2.2.1 人体跟踪检测技术 | 第17-18页 |
| 2.2.2 体感识别算法 | 第18-19页 |
| 2.3 旗语培训相关教育理论 | 第19-21页 |
| 2.3.1 行为主义学习理论 | 第19-20页 |
| 2.3.2 学习金字塔理论 | 第20-21页 |
| 2.3.3 认知学习理论 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于KINECT平台体感识别流程设计 | 第22-30页 |
| 3.1 体感信息处理流程 | 第22-23页 |
| 3.2 人体检测与跟踪 | 第23-24页 |
| 3.3 人体建模与特征提取 | 第24-25页 |
| 3.4 数据预处理 | 第25-27页 |
| 3.5 动态旗语动作识别 | 第27-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 体感识别算法设计 | 第30-46页 |
| 4.1 数据预处理算法设计 | 第30-35页 |
| 4.1.1 深度数据修正 | 第30-31页 |
| 4.1.2 坐标转换和数据特征值存储 | 第31-33页 |
| 4.1.3 加权算法 | 第33-35页 |
| 4.2 动作识别算法设计 | 第35-41页 |
| 4.2.1 DTW算法 | 第35-37页 |
| 4.2.2 嵌套DTW算法设计 | 第37-41页 |
| 4.3 旗语动作识别测试与结果分析 | 第41-45页 |
| 4.3.1 旗语动作模板训练测试 | 第41-42页 |
| 4.3.2 旗语动作识别测试 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 系统设计实现 | 第46-57页 |
| 5.1 系统硬件及软件要求 | 第46页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第46页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第46页 |
| 5.2 系统功能 | 第46-51页 |
| 5.2.1 动态旗语动作训练 | 第46-48页 |
| 5.2.2 动态旗语动作识别 | 第48页 |
| 5.2.3 旗语教学 | 第48-51页 |
| 5.2.4 语音控制 | 第51页 |
| 5.3 系统框架 | 第51-55页 |
| 5.3.1 逻辑架构 | 第51-52页 |
| 5.3.2 系统主要流程 | 第52-55页 |
| 5.4 系统实现 | 第55-56页 |
| 5.4.1 动态时间规划算法的实现 | 第55-56页 |
| 5.4.2 语音识别模块的实现 | 第56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 总结和展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |
