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视频会议人机交互子系统的设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景及其意义第11页
    1.2 相关研究与发展现状第11-14页
        1.2.1 人机交互近况第11-12页
        1.2.2 人机交互变革相关产品第12-13页
        1.2.3 手势识别国内外研究状况第13页
        1.2.4 新平台上的研究第13-14页
    1.3 本文主要工作第14-15页
    1.4 论文章节结构第15-16页
第二章 相关技术研究第16-26页
    2.1 Kinect传感器第16-19页
        2.1.1 传感原理第17-18页
        2.1.2 SDK框架介绍第18-19页
        2.1.3 相关应用第19页
    2.2 D-BUS技术介绍第19-22页
        2.2.1 D-BUS的特点第20页
        2.2.2 D-BUS的关键概念第20-21页
        2.2.3 D-BUS的运行机制第21-22页
    2.3 手势识别技术介绍第22-25页
        2.3.1 手势识别核心流程第23页
        2.3.2 手势分割第23-24页
        2.3.3 手势建模与分析第24页
        2.3.4 手势识别第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 基于Gesture Recognition Toolkit与骨骼数据的手势识别方案第26-39页
    3.1 数据流的获取第26-30页
        3.1.1 骨骼数据获取第26页
        3.1.2 骨骼数据表示第26-27页
        3.1.3 无效帧第27页
        3.1.4 数据平滑处理第27-30页
    3.2 手势建模与分析第30-35页
        3.2.1 特征点选择第30-31页
        3.2.2 基于方向余弦的特征提取第31-32页
        3.2.3 基于SVM的手势分类器第32-35页
    3.3 参数设置与检验第35-36页
    3.4 非手势处理第36-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 基于Visual Gesture Builder的手势识别方案第39-44页
    4.1 Kinect Studio与Visual Gesture Builder第39页
    4.2 使用Kinect Studio录制手势剪辑第39-40页
    4.3 Visual Gesture Builder创建手势项目第40页
    4.4 训练与分析项目第40-42页
    4.5 生成手势库第42-43页
    4.6 本章小结第43-44页
第五章 人机交互子系统的设计与实现第44-65页
    5.1 CoolView视频会议系统简介第44-45页
    5.2 终端架构简介第45-46页
    5.3 人机交互子系统整体架构第46-48页
        5.3.1 易于扩展的设计思路第46页
        5.3.2 总体架构第46-47页
        5.3.3 系统整体流程第47-48页
    5.4 手势训练模块第48-55页
        5.4.1 基于openFrameworks与ofx GRT的GUI第49-50页
        5.4.2 基于GRT pipeline的数据处理实现第50-51页
        5.4.3 GRT pipeline设计第51-52页
        5.4.4 主循环流程与其实现第52-53页
        5.4.5 状态转换第53-54页
        5.4.6 手势数据库的生成第54-55页
    5.5 实时识别模块第55-60页
        5.5.1 基本流程设计第55-56页
        5.5.2 D-BUS Interface的设计第56-58页
        5.5.3 去抖动处理第58-60页
    5.6 手势响应模块第60-64页
        5.6.1 模块结构第60-61页
        5.6.2 D-BUS消息接收Adaptor第61页
        5.6.3 手势响应模块的实现第61-62页
        5.6.4 响应操作控制器Controller第62-64页
    5.7 本章小结第64-65页
第六章 系统测试与分析第65-73页
    6.1 开发测试环境第65页
    6.2 功能测试第65-69页
        6.2.1 手势训练模块第65-67页
        6.2.2 实时识别模块与手势响应模块第67-68页
        6.2.3 手势响应模块第68-69页
    6.3 性能测试第69-72页
        6.3.1 识别准确率第69-71页
        6.3.2 处理效率第71-72页
    6.4 本章小结第72-73页
总结与展望第73-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第79-80页
致谢第80-81页
附件第81页

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