| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 虚拟实验及人机交互技术研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 虚拟实验研究与发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 人机交互技术及其在虚拟实验中的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第14页 |
| 1.3.2 课题研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 基于动态手势识别的虚拟实验概述 | 第16-25页 |
| 2.1 NUI虚拟实验工程框架 | 第16-17页 |
| 2.2 手势特征数据建立 | 第17-19页 |
| 2.2.1 手势分割技术 | 第17-18页 |
| 2.2.2 手势特征提取 | 第18-19页 |
| 2.3 手势识别模块 | 第19-24页 |
| 2.3.1 基于视觉的手势识别基本原理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 运动目标的跟踪 | 第20-22页 |
| 2.3.3 手势识别算法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 手势分割与特征提取 | 第25-37页 |
| 3.1 手势分割阶段 | 第25-29页 |
| 3.1.1 基础手势设计 | 第25-26页 |
| 3.1.2 目标图像采集与预处理 | 第26-27页 |
| 3.1.3 用于肤色检测的颜色空间 | 第27-29页 |
| 3.2 融合图像深度信息的手势分割算法 | 第29-31页 |
| 3.3 手势特征提取阶段 | 第31-33页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 动态手势识别模块设计 | 第37-46页 |
| 4.1 CamShift算法简介 | 第37-39页 |
| 4.2 动态手势轨迹特征提取 | 第39-40页 |
| 4.3 基于CamShift手势跟踪算法提取 | 第40-45页 |
| 4.3.1 CamShift算法主体 | 第41-43页 |
| 4.3.2 模板信息修改 | 第43-44页 |
| 4.3.3 实验结果和分析 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 NUI虚拟实验的测评与优化 | 第46-50页 |
| 5.1 可自然人机交互的虚拟光学实验 | 第46-48页 |
| 5.1.1 系统框架图 | 第46-47页 |
| 5.1.2 NUI虚拟实验环境配置 | 第47-48页 |
| 5.2 性能评测与优化 | 第48-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |