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基于多特征融合与特征包的手势检测识别算法研究

中文摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-15页
   ·课题研究背景及意义第8页
   ·手势识别的研究内容第8-9页
   ·基于视觉的手势识别第9-13页
     ·手势建模第9-11页
     ·手势检测第11页
     ·手势的跟踪定位第11-12页
     ·手势的分类识别第12-13页
   ·手势检测与识别的问题与难点第13页
   ·本文主要工作第13-14页
   ·论文结构第14-15页
第二章 手势特征提取第15-26页
   ·引言第15-16页
   ·Haar特征第16-17页
   ·LBP特征第17-19页
   ·SURF第19-24页
     ·SURF特征检测第20-23页
     ·SURF特征描述符第23-24页
   ·本章小结第24-26页
第三章 基于级联AdaBoost的多特征融合手势检测第26-36页
   ·引言第26页
   ·特征选择第26-27页
   ·AdaBoost算法第27-29页
   ·级联AdaBoost算法第29-30页
   ·基于级联AdaBoost的多特征融合第30-33页
   ·实验与分析第33-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 基于特征包的手势识别第36-46页
   ·引言第36-37页
   ·基于特征包的手势识别算法框架第37-38页
   ·手势特征描述符提取第38-39页
   ·视觉词汇表生成与手势图像的BoF表示第39-41页
   ·分类器设计第41-42页
   ·算法步骤第42页
   ·实验与分析第42-45页
   ·本章小结第45-46页
总结与展望第46-48页
参考文献第48-51页
致谢第51-52页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第52页

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