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基于视觉的手势识别技术研究

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基于视觉的手势识别技术研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-11页
1 绪论第11-25页
  · 研究背景和意义第11-12页
    · 研究背景第11页
    · 研究意义第11-12页
  · 手势识别的定义和分类第12-16页
    · 基于数据手套的手势识别第12-13页
    · 基于触摸屏的手势识别第13页
    · 基于加速度传感器的手势识别第13-14页
    · 基于超声波传感的手势识别第14页
    · 基于红外距离传感的手势识别第14-15页
    · 基于视觉的手势识别第15-16页
  · 基于视觉的手势识别研究现状第16-22页
    · 检测分割第16-18页
    · 跟踪定位第18-19页
    · 特征提取第19-21页
    · 分类识别第21-22页
  · 本文主要工作及内容安排第22-23页
  主要创新点第23-25页
2 基于多信息融合的手势检测定位第25-38页
  · 肤色检测第25-31页
    · YCrCb空间的肤色检测第26-27页
    · 结合运动检测的自适应肤色检测第27-31页
  · 运动检测第31-35页
    · 背景建模第33-34页
    · 运动分割阈值的确定第34-35页
  · 融合肤色信息和运动信息的手势检测定位第35-37页
  · 本章小结第37页
  本章的创新点第37-38页
3 基于梯度方向直方图和PCA-LDA的静态手势识别第38-52页
  · 手势HOG特征提取第39-40页
  · 特征选择和分类器设计第40-43页
    · PCA第40-41页
    · LDA第41-42页
    · PCA-LDA第42页
    · 最近邻分类识别第42-43页
  · 实验结果与分析第43-51页
    · 数据库第43页
    · 预处理第43-44页
    · HOG特征参数的设定第44-45页
    · 结果和性能分析第45-51页
  · 本章小结第51页
  本章的创新点第51-52页
4 视频序列中的手势识别第52-71页
  · 视频序列中手势识别的总体结构第52-53页
  · 连续手势的判决第53-54页
  · 静态分类器的训练及性能评价方法第54-56页
    · 静态手势分类器的训练第54-55页
    · 分类器的性能评价方法第55-56页
  · 单帧静态手势识别实验第56-65页
    · 测试序列第56-59页
    · 增加旋转训练样本对分类器性能的影响第59-61页
    · 粗分类和细分类对分类器的影响第61-62页
    · 识别结果与分析第62-65页
  · 视频序列中的连续手势识别实验第65-69页
    · 连续手势的稳定判决第65-66页
    · 识别结果与分析第66-69页
  · 本章小结第69-70页
  本章的创新点第70-71页
5 总结与展望第71-73页
  · 总结第71-72页
  · 展望第72-73页
参考文献第73-78页
作者攻读硕士学位期间的研究成果第78 页

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