基于视觉的实时手势跟踪与识别及其在人机交互中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 图目录 | 第9-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·人机交互技术概述 | 第11-20页 |
| ·人机交互技术基础知识 | 第11-14页 |
| ·人机交互技术发展现状 | 第14-18页 |
| ·手势识别技术在人机交互中的应用 | 第18-20页 |
| ·本论文工作和结构安排 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第2章 基于视觉的手势识别技术基础理论 | 第22-39页 |
| ·手势识别技术分类 | 第22-24页 |
| ·模式识别理论概述 | 第24-29页 |
| ·计算机视觉概述 | 第29-32页 |
| ·基于视觉的实时手势跟踪 | 第32-33页 |
| ·基于视觉的实时手势识别 | 第33-37页 |
| ·基于视觉的手势跟踪与识别系统结构 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 动态手势跟踪与识别实现 | 第39-60页 |
| ·手势分割 | 第39页 |
| ·肤色检测 | 第39-45页 |
| ·肤色空间得选择 | 第40-41页 |
| ·基于高斯模型的肤色建模 | 第41-45页 |
| ·去噪 | 第45-47页 |
| ·八邻域方法找每个连通区域 | 第45-46页 |
| ·阀值剔除 | 第46-47页 |
| ·边界提取 | 第47页 |
| ·分类器构造 | 第47-51页 |
| ·手势跟踪 | 第51-58页 |
| ·颜色概率分布图 | 第52-53页 |
| ·Mean Shift算法 | 第53-54页 |
| ·CAMSHIFT算法 | 第54-56页 |
| ·卡尔曼滤波方法 | 第56-58页 |
| ·手势识别 | 第58页 |
| ·人机交互模块设计 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 实验与结果分析 | 第60-64页 |
| ·系统环境 | 第60页 |
| ·跟踪识别流程图 | 第60-61页 |
| ·跟踪效果 | 第61页 |
| ·识别效果 | 第61-62页 |
| ·交互界面 | 第62页 |
| ·实时系统性能分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简历 | 第69页 |
