基于单目视觉的手势识别的研究与应用
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第6-7页 |
| 1.2 基于视觉的手势识别研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 技术分析 | 第7页 |
| 1.2.2 国内外研究现状及存在问题 | 第7-9页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第9-10页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 基于视觉的手势识别技术的相关理论 | 第11-21页 |
| 2.1 基于视觉的手势识别技术的主要内容 | 第11-14页 |
| 2.1.1 手势建模 | 第11-12页 |
| 2.1.2 手势分析 | 第12-14页 |
| 2.1.3 手势判断 | 第14页 |
| 2.2 基于单目视觉的手势识别方法的关键技术 | 第14-19页 |
| 2.2.1 颜色空间介绍 | 第14-16页 |
| 2.2.2 平滑处理与形态学滤波 | 第16-17页 |
| 2.2.3 Canny边缘检测 | 第17-19页 |
| 2.3 OpenCV开发包 | 第19-20页 |
| 2.4 小结 | 第20-21页 |
| 第三章 自适应背景的手势分割方法 | 第21-30页 |
| 3.1 基于颜色空间的肤色模型 | 第21-25页 |
| 3.1.1 肤色分析 | 第21-24页 |
| 3.1.2 动态阈值的求解模型 | 第24-25页 |
| 3.2 基于动态区间的背景模型 | 第25-27页 |
| 3.2.1 背景模型分析 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于动态区间的背景模型 | 第26-27页 |
| 3.3 自适应背景的手势分割算法 | 第27-28页 |
| 3.4 手势图像的去噪和形态学处理 | 第28-29页 |
| 3.4.1 二值化处理 | 第28页 |
| 3.4.2 去噪处理 | 第28-29页 |
| 3.5 小结 | 第29-30页 |
| 第四章 一种基于凸缺陷的手势识别方法 | 第30-42页 |
| 4.1 凸包及凸缺陷 | 第30页 |
| 4.1.1 凸包 | 第30页 |
| 4.1.2 凸缺陷 | 第30页 |
| 4.2 传统的基于凸缺陷的手势识别存在的问题 | 第30-31页 |
| 4.3 手特征分析 | 第31-38页 |
| 4.3.1 确定ROI | 第32页 |
| 4.3.2 计算轮廓面积 | 第32页 |
| 4.3.3 紧密性分析 | 第32-34页 |
| 4.3.4 确定参数δ | 第34页 |
| 4.3.5 凸缺陷分析 | 第34-37页 |
| 4.3.6 确定重心位置 | 第37页 |
| 4.3.7 确定参数β | 第37-38页 |
| 4.3.8 确定指尖位置 | 第38页 |
| 4.4 基于凸缺陷的手势识别 | 第38-40页 |
| 4.5 运动检测 | 第40-41页 |
| 4.6 小结 | 第41-42页 |
| 第五章 人机交互的图片查看系统的设计与实现 | 第42-53页 |
| 5.1 系统设计思想和概况 | 第42页 |
| 5.2 系统实现平台 | 第42-43页 |
| 5.3 系统基本功能 | 第43页 |
| 5.3.1 浏览功能 | 第43页 |
| 5.3.2 缩放功能 | 第43页 |
| 5.3.3 拖动功能 | 第43页 |
| 5.4 实验结果 | 第43-52页 |
| 5.4.1 手势分割实验 | 第43-46页 |
| 5.4.2 手势识别实验 | 第46-48页 |
| 5.4.3 运动跟踪实验 | 第48-49页 |
| 5.4.4 人机交互系统实验 | 第49-52页 |
| 5.5 小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论 | 第53-54页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
