基于计算机视觉的人机交互技术研究与应用
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·应用背景 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-18页 |
| ·运动检测 | 第14-15页 |
| ·运动物体的分类 | 第15-16页 |
| ·人体运动的跟踪和标定 | 第16-17页 |
| ·人体行为的识别和理解 | 第17-18页 |
| ·研究目的与内容 | 第18-19页 |
| ·论文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 输入数据的预处理 | 第20-31页 |
| ·图像滤波 | 第20-22页 |
| ·均值滤波法 | 第20-21页 |
| ·中值滤波法 | 第21页 |
| ·低通滤波法 | 第21-22页 |
| ·图像分割 | 第22-24页 |
| ·图像边缘检测 | 第24-26页 |
| ·基于神经网络肤色学习与图像分割 | 第26-30页 |
| ·B-P神经网络 | 第26-27页 |
| ·模糊模式识别 | 第27页 |
| ·基于模糊模式识别神经网络肤色滤波 | 第27-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第三章 人体模型与运动特征提取 | 第31-46页 |
| ·人体模型与约束 | 第31-36页 |
| ·人体模型 | 第31-33页 |
| ·模型参数与描述 | 第33-36页 |
| ·Kalman滤波与运动跟踪 | 第36-40页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第36-37页 |
| ·离散型卡尔曼滤波 | 第37-38页 |
| ·卡尔曼滤波在跟踪人体运动中心的应用 | 第38-40页 |
| ·运动检测与关键帧的抽取 | 第40-45页 |
| ·特征点选取与标注 | 第40页 |
| ·运动检测 | 第40-42页 |
| ·运动骨架模型的抽取 | 第42-44页 |
| ·关键帧的抽取 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于动作估计的命令识别 | 第46-61页 |
| ·概述 | 第46-47页 |
| ·特征参数的抽取 | 第47-49页 |
| ·人体运动的特征参数 | 第47-48页 |
| ·基于小波的状态变换检测 | 第48-49页 |
| ·运动模式的描述 | 第49-50页 |
| ·运动模式的描述 | 第50-52页 |
| ·相关基础知识 | 第50-51页 |
| ·姿态评价函数 | 第51-52页 |
| ·运动检测与命令识别 | 第52-60页 |
| ·隐马尔可夫模型的建立和参数估计 | 第52-56页 |
| ·自动分析与命令识别 | 第56-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于视觉的交互技术在幼儿教育中的应用 | 第61-68页 |
| ·概述 | 第61页 |
| ·整体方案 | 第61-64页 |
| ·项目内容 | 第61页 |
| ·项目框架 | 第61-62页 |
| ·图形开发 | 第62-64页 |
| ·系统实现效果 | 第64-68页 |
| ·幼儿拼音教育子系统 | 第64-65页 |
| ·幼儿水果识别子系统 | 第65-68页 |
| 结束语 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第75页 |
