基于视觉的静态手势识别中关键技术的研究

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基于视觉的静态手势识别中关键技术的研究

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基于视觉的静态手势识别中关键技术的研究

论文目录
摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10-12页
文中常见缩写及符号说明	第12-14页
第一章绪论	第14-20页
1.1 研究背景和意义	第14-15页
1.2 研究现状	第15-18页
1.3 本文研究的主要内容	第18-19页
1.4 论文结构安排	第19-20页
第二章图像特征提取与分类识别算法	第20-38页
2.1 特征提取算法	第20-34页
2.1.1 全局特征	第20-24页
2.1.2 局部特征	第24-31页
2.1.3 子空间分析法	第31-34页
2.2 分类识别算法	第34-36页
2.2.1 最小距离分类器	第35页
2.2.2 最近邻分类器	第35-36页
2.2.3 贝叶斯分类器	第36页
2.3 本章小结	第36-38页
第三章一种改进的LBP手势识别算法	第38-55页
3.1 基本局部二值模式	第38-40页
3.2 多邻域加权融合的LBP算法	第40-46页
3.2.1 算法原理	第40-46页
3.2.2 算法流程	第46页
3.3 实验验证	第46-54页
3.3.1 在Jochen Triesch手势库上的实验	第46-50页
3.3.2 在MU_HandImages_ASL手势库上的实验	第50-54页
3.4 本章小结	第54-55页
第四章基于非负矩阵分解和压缩感知算法的手势识别	第55-74页
4.1 非负矩阵分解算法	第56-59页
4.1.1 算法原理	第56-57页
4.1.2 算法流程	第57-59页
4.2 压缩感知算法	第59-62页
4.2.1 算法原理	第59-60页
4.2.2 算法流程	第60-62页
4.3 实验验证	第62-72页
4.3.1 降维维度实验	第63-66页
4.3.2 迭代次数实验	第66-67页
4.3.3 遮挡实验	第67-70页
4.3.4 与其他方法的比较实验	第70-72页
4.4 本章小结	第72-74页
第五章总结与展望	第74-76页
5.1 总结	第74页
5.2 展望	第74-76页
参考文献	第76-82页
致谢	第82-83页
攻读硕士学位期间研究成果	第83-84页
学位论文评阅及答辩情况表	第84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。

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