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基于PCA-HOG与LBP特征融合的静态手势识别方法研究
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基于PCA-HOG与LBP特征融合的静态手势识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-12页
第1章 绪论第12-18页
　　1.1 课题研究背景及意义第12-13页
　　1.2 国内外相关领域研究现状第13-14页
　　1.3 手势识别研究综述第14-16页
　　　　1.3.1 手势的定义第14页
　　　　1.3.2 手势识别系统的研究现状第14页
　　　　1.3.3 手势特征提取的研究现状第14-15页
　　　　1.3.4 手势分类识别的研究现状第15-16页
　　1.4 论文研究内容第16页
　　1.5 论文组织结构第16-18页
第2章 手势图像预处理第18-22页
　　2.1 图像灰度化第18页
　　2.2 图像尺寸归一化第18-20页
　　2.3 图像滤波第20-21页
　　　　2.3.1 局部平均法第20页
　　　　2.3.2 中值滤波法第20-21页
本章小结第21-22页
第3章 基于梯度直方图的识别算法设计第22-36页
　　3.1 训练样本的选择第22页
　　3.2 梯度方向直方图特征第22-27页
　　　　3.2.1 梯度方向直方图特征概述第23-24页
　　　　3.2.2 手势图像的HOG特征提取第24-27页
　　3.3 支持向量机理论第27-32页
　　　　3.3.1 SVM分类原理第27-31页
　　　　　　3.3.1.1 线性可分的情况第27-30页
　　　　　　3.3.1.2 线性不可分的情况第30-31页
　　　　3.3.2 SVM多分类方法第31页
　　　　3.3.3 SVM核函数第31-32页
　　3.4 HOG+SVM分类器训练及实验分析第32-35页
　　　　3.4.1 HOG+SVM训练方法第32-33页
　　　　3.4.2 基于HOG+SVM的实验结果第33-35页
本章小结第35-36页
第4章 改进的手势识别算法设计第36-50页
　　4.1 主成分分析算法第36-40页
　　　　4.1.1 主成分分析算法的原理第36-39页
　　　　4.1.2 PCA-HOG特征的计算方法第39页
　　　　4.1.3 基于PCA-HOG的实验结果第39-40页
　　4.2 局部二值模式特征第40-45页
　　　　4.2.1 局部二值模式概述第40-43页
　　　　4.2.2 手势图像的LBP特征提取第43-44页
　　　　4.2.3 基于LBP+SVM的实验结果第44-45页
　　4.3 手势特征融合第45-46页
　　4.4 本文算法概述及流程图第46-47页
　　4.5 基于融合特征的实验结果分析第47页
　　　　4.5.1 基于HOG+LBP的实验结果第47页
　　　　4.5.2 基于PCA-HOG+LBP的实验结果第47页
　　4.6 实验结果分类讨论第47-49页
本章小结第49-50页
第5章 手势识别原型系统实现及实验结果第50-57页
　　5.1 手势识别系统平台的组成第50-51页
　　　　5.1.1 硬件组成第50-51页
　　　　5.1.2 Open CV介绍第51页
　　5.2 手势检测识别主要功能模块第51-54页
　　　　5.2.1 读取视频图像功能第52-53页
　　　　5.2.2 手势检测模块第53页
　　　　5.2.3 结果显示模块第53-54页
　　5.3 实验结果与分析第54-56页
本章小结第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
附录A 攻读学位期间发表的学术论文第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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