图像到类的动态时间规整算法及其在3D手势识别中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-25页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-13页 |
| ·手势识别技术的发展 | 第13-18页 |
| ·数据获取 | 第13-14页 |
| ·手部检测 | 第14-15页 |
| ·特征提取 | 第15-17页 |
| ·手势识别 | 第17-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-23页 |
| ·国外研究现状 | 第18-22页 |
| ·国内研究现状 | 第22-23页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 图像到类的动态时间规整算法 | 第25-38页 |
| ·时间序列 | 第25-26页 |
| ·动态时间规整算法的优势 | 第26页 |
| ·动态时间规整算法基本原理 | 第26-30页 |
| ·动态时间规整算法的优化 | 第30-33页 |
| ·图像到类的动态时间规整算法 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 3D 静态手势识别 | 第38-56页 |
| ·人手检测 | 第38-44页 |
| ·图像形态学在手势识别中的应用 | 第39-42页 |
| ·动态自适应阈值与手部图像提取 | 第42页 |
| ·手腕检测及手势分割 | 第42-44页 |
| ·静态手势特征提取 | 第44-47页 |
| ·手势边缘检测 | 第44-45页 |
| ·手势轮廓的时间序列曲线 | 第45-46页 |
| ·手指描述器 | 第46-47页 |
| ·手势识别 | 第47-51页 |
| ·静态手势中基于图像到类的动态时间规整算法 | 第48-49页 |
| ·系统构架设计 | 第49-50页 |
| ·手指描述器训练过程 | 第50-51页 |
| ·静态手势识别过程 | 第51页 |
| ·实验与分析 | 第51-54页 |
| ·实验配置 | 第51-52页 |
| ·实验数据库 | 第52-53页 |
| ·实验设置 | 第53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 3D 动态手势识别 | 第56-77页 |
| ·人手检测 | 第56-66页 |
| ·基于彩色图像的背景建模 | 第56-59页 |
| ·基于深度图像的前景提取 | 第59-64页 |
| ·手掌定位 | 第64-66页 |
| ·动态手势特征提取 | 第66-69页 |
| ·手势轨迹预处理 | 第67页 |
| ·手势轨迹的时间序列曲线 | 第67-69页 |
| ·手势识别 | 第69-73页 |
| ·动态手势中基于图像到类的动态时间规整算法 | 第69-71页 |
| ·系统构架设计 | 第71-72页 |
| ·轨迹描述器训练过程 | 第72页 |
| ·动态手势识别过程 | 第72-73页 |
| ·实验与分析 | 第73-76页 |
| ·实验配置 | 第73页 |
| ·实验数据库 | 第73-74页 |
| ·实验设置 | 第74页 |
| ·实验结果及分析 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 结论 | 第77-79页 |
| ·本文的主要贡献 | 第77-78页 |
| ·下一步工作的展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
