面向可穿戴设备的视觉交互技术研究

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面向可穿戴设备的视觉交互技术研究

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面向可穿戴设备的视觉交互技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-21页
1.1 课题背景及研究意义	第10-13页
1.1.1 残疾人的状况统计	第11-12页
1.1.2 残疾人应用需求	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-19页
1.2.1 穿戴式设备	第13-16页
1.2.2 面向穿戴视觉的人机交互	第16-19页
1.3 研究内容	第19-20页
1.4 章节安排	第20-21页
第二章第一视角手检测	第21-46页
2.1 引言	第21-22页
2.2 FPV与传统手检测问题的异同	第22-24页
2.3 常见FPV手检测算法	第24-26页
2.3.1 模型驱动方法	第24-25页
2.3.2 数据驱动方法	第25-26页
2.4 特征选优与全局光照建模融合算法	第26-42页
2.4.1 特征选优	第27-34页
2.4.1.1 颜色信息	第27-29页
2.4.1.2 纹理信息	第29-31页
2.4.1.3 空间信息	第31-34页
2.4.2 全局光照建模	第34-42页
2.4.2.1 面向场景HSV颜色直方图K-MEANS聚类	第35-38页
2.4.2.2 随机回归树的学习	第38-42页
2.5 FPV手检测实验	第42-45页
2.5.1 实验数据库	第42-43页
2.5.2 特征有效性评估	第43-44页
2.5.2.1 局部颜色特征有效性评估	第43页
2.5.2.2 单个特征选取有效性评估	第43-44页
2.5.3 光照模型数目对检测效果的影响	第44-45页
2.6 本章小结	第45-46页
第三章面向可穿戴设备的兴趣目标识别	第46-62页
3.1 引言	第46-47页
3.2 传统目标识别与FPV目标识别区别	第47-48页
3.3 基于交互兴趣目标识别框架	第48-52页
3.3.1 指尖提取	第49-51页
3.3.2 ROI提取	第51-52页
3.4 纸币识别	第52-58页
3.4.1 传统的纸币识别算法	第52-56页
3.4.2 I2C纸币识别	第56-57页
3.4.3 交互I2C纸币识别	第57-58页
3.5 纸币识别算法验证	第58-61页
3.5.1 数据库简介	第58-59页
3.5.2 识别算法对比	第59-61页
3.6 本章小结	第61-62页
第四章穿戴视觉交互的地形识别	第62-76页
4.1 引言	第62页
4.2 可穿戴设备典型地形简介	第62-63页
4.3 传统地形识别方法	第63-66页
4.3.1 近场地形识别	第64-65页
4.3.2 远场地形识别	第65-66页
4.4 视觉地形识别算法	第66-72页
4.4.1 BoW模型	第67-68页
4.4.2 BoVW地形识别	第68-72页
4.5 视觉地形识别实验	第72-75页
4.5.1 地形数据库简介	第72页
4.5.2 BoVW地形分类实验	第72-75页
4.6 小结	第75-76页
第五章可穿戴交互平台搭建	第76-82页
5.1 引言	第76-77页
5.2 可穿戴交互系统设计	第77-81页
5.2.1 硬件组成	第77-79页
5.2.2 软件架构	第79-81页
5.2.3 应用层功能模块设计	第81页
5.3 本章小结	第81-82页
第六章总结	第82-84页
6.1 本文总结	第82-83页
6.2 未来展望	第83-84页
致谢	第84-85页
参考文献	第85-91页
硕士期间研究成果	第91-92页

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