适用于自然交互环境的人手动作识别研究

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适用于自然交互环境的人手动作识别研究

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适用于自然交互环境的人手动作识别研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-12页
注释表	第12-13页
第一章绪论	第13-19页
1.1 研究背景和意义	第13-14页
1.2 国内外研究现状	第14-17页
1.2.1 人手动作识别的定义	第14页
1.2.2 基于穿戴设备的人手动作识别	第14-15页
1.2.3 基于视觉的人手动作识别	第15-17页
1.3 基于视觉的人手动作识别的发展趋势	第17-18页
1.4 本文研究内容和章节安排	第18-19页
第二章人手动作识别的基本原理	第19-28页
2.1 人手动作识别系统构成	第19页
2.2 人手动作数据获取方法	第19-22页
2.2.1 Kinect传感器	第20-21页
2.2.2 Kinect SDK介绍	第21-22页
2.3 常用人手图像分割方法	第22页
2.4 常用的人手动作跟踪方法	第22-24页
2.5 常用人手动作识别方法	第24-26页
2.6 典型人手动作识别方法的对比	第26-27页
2.7 本章小结	第27-28页
第三章基于指尖检测的静态手势识别方法研究	第28-40页
3.1 基于深度图像和肤色的人手图像分割方法	第28-36页
3.1.1 基于深度阈值的人手图像分割	第28-33页
3.1.2 基于肤色的人手图像分割	第33-35页
3.1.3 基于深度图像和肤色结合的人手图像分割	第35-36页
3.2 基于指尖检测的静态手势识别系统实现	第36-39页
3.2.1 边缘检测	第36-37页
3.2.2 指尖检测	第37-39页
3.3 本章小结	第39-40页
第四章基于约束预处理DTW的人手动作识别方法研究	第40-50页
4.1 人手动作识别的概述	第40页
4.2 人手动作轨迹获取	第40-42页
4.2.1 人手动作的起始和终点	第40-41页
4.2.2 人手动作跟踪	第41-42页
4.3 人手动作特征选择及提取	第42-43页
4.4 人手动作识别方法及其实现	第43-49页
4.4.1 DTW的基本原理	第43-45页
4.4.2 基于约束预处理的DTW算法	第45-46页
4.4.3 基于约束预处理DTW的人手动作识别实现	第46-49页
4.5 本章小结	第49-50页
第五章人手动作识别实验和结果分析	第50-60页
5.1 系统开发环境	第50-51页
5.2 基于指尖检测的的静态手势识别实验	第51-52页
5.3 基于DTW的人手动作识别实验	第52-54页
5.4 左右手灵活度对比实验	第54-55页
5.5 康复程度评估实验	第55-59页
5.6 本章小结	第59-60页
第六章总结与展望	第60-62页
6.1 工作总结	第60-61页
6.2 未来工作展望	第61-62页
参考文献	第62-66页
致谢	第66-67页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第67-68页
附录	第68-71页
附录 1：部分主要 C#源程序	第68-70页
附录 2：DTW算法中“双手向中间”动作的特征向量数据	第70-71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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