| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 手部检测算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 手部检测特征 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于AdaBoost的人手检测 | 第12-13页 |
| 1.3 目前研究的难点 | 第13页 |
| 1.4 论文完成的工作与结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 肤色检测 | 第15-28页 |
| 2.1 肤色检测预处理 | 第15-17页 |
| 2.1.1 图像增强基础 | 第16页 |
| 2.1.2 空间域滤波 | 第16-17页 |
| 2.2 彩色模型 | 第17-21页 |
| 2.2.1 颜色三要素 | 第17-18页 |
| 2.2.2 RGB颜色空间 | 第18-19页 |
| 2.2.3 HSI/HSL颜色空间 | 第19-20页 |
| 2.2.4 RGB转换到HSI的方法 | 第20-21页 |
| 2.3 肤色建模 | 第21-23页 |
| 2.3.1 阈值分割 | 第21-22页 |
| 2.3.2 颜色直方图法 | 第22-23页 |
| 2.4 本文肤色分割方法及实现 | 第23-27页 |
| 2.4.1 HSI模型肤色阈值获取 | 第23-24页 |
| 2.4.2 肤色检测算法实现 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于手型块特征手部检测 | 第28-37页 |
| 3.1 图像特征 | 第28-30页 |
| 3.1.1 什么是图像几何特征 | 第28-29页 |
| 3.1.2 特征选择及分支界定法 | 第29-30页 |
| 3.2 利用ADABOOST算法实现手型块特征分类器训练 | 第30-32页 |
| 3.2.1 手型特征定义 | 第30页 |
| 3.2.2 AdaBoost分类器介绍 | 第30-31页 |
| 3.2.3 AdaBoost分类器训练过程 | 第31-32页 |
| 3.3 手型特征训练过程 | 第32-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 手部检测系统的实现及实验结果 | 第37-49页 |
| 4.1 系统框架 | 第37-38页 |
| 4.2 分类器的实现 | 第38-41页 |
| 4.3 特征提取和检测的实现 | 第41-44页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第44-47页 |
| 4.4.1 手部特征明显图片检测结果 | 第45-46页 |
| 4.4.2 手部特征在图片中所占比例较小图片检测结果 | 第46-47页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人简历 | 第57页 |