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基于Kinect的动态手势识别

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基于Kinect的动态手势识别
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第1章 绪论第11-18页
  1.1 研究背景第11页
  1.2 手势识别的意义第11-12页
  1.3 动态手势识别的国内外研究现状第12-15页
    1.3.1 获取手心的位置第12-13页
    1.3.2 提取运动轨迹的特征和编码特征第13页
    1.3.3 训练手势模型和识别手势第13-15页
  1.4 动态手势识别的难点第15页
  1.5 本文的研究内容第15-16页
  1.6 本文的组织结构第16-18页
第2章 手势识别相关技术第18-31页
  2.1 引言第18页
  2.2 Kinect相关介绍第18-22页
    2.2.1 Kinect获取深度的原理第18-19页
    2.2.2 修复Kinect获取的深度第19-21页
    2.2.3 从单张深度图中获取人体骨架的方法第21-22页
  2.3 手势识别的流程第22-30页
    2.3.1 采样第23-24页
    2.3.2 提取特征第24-28页
    2.3.3 学习手势模型第28-30页
    2.3.4 识别手势第30页
  2.4 本章小结第30-31页
第3章 基于动态时间规整的手势识别第31-36页
  3.1 引言第31页
  3.2 动态时间规整的原理第31-32页
  3.3 基于动态时间规整的学习过程第32-34页
    3.3.1 学习手势的模板第32-33页
    3.3.2 计算手势的阈值第33-34页
    3.3.3 与KNN的结合第34页
  3.4 基于动态时间规整的分类过程第34-35页
  3.5 时间和空间复杂度分析第35页
  3.6 本章小结第35-36页
第4章 基于最长公共子序列的手势识别第36-40页
  4.1 引言第36页
  4.2 最长公共子序列的原理第36-37页
  4.3 基于最长公共子序列的学习过程第37-38页
    4.3.1 学习手势的模板第37页
    4.3.2 计算手势的阈值第37-38页
    4.3.3 与KNN的结合第38页
  4.4 基于最长公共子序列的分类过程第38-39页
  4.5 时间和空间复杂度分析第39页
  4.6 本章小结第39-40页
第5章 基于隐马尔可夫模型的手势识别第40-48页
  5.1 引言第40页
  5.2 隐马尔科夫模型的相关概念第40-41页
  5.3 基于隐马尔科夫模型的学习过程第41-45页
    5.3.1 确定状态的拓扑结构和状态对应的含义第41-42页
    5.3.2 学习手势的参数第42-43页
    5.3.3 计算手势的阈值第43-45页
    5.3.4 计算手势的模板长度第45页
  5.4 基于隐马尔科夫模型的分类过程第45-46页
  5.5 时间和空间复杂度分析第46页
  5.6 本章小结第46-48页
第6章 实验结果及其分析第48-56页
  6.1 手势类型及其数据集第48-51页
    6.1.1 手势类型第48-50页
    6.1.2 数据集第50-51页
  6.2 评价指标第51页
  6.3 比较实验及实验结果分析第51-55页
    6.3.1 LCSS、DTW分别与KNN结合前后效果的比较第51-53页
    6.3.2 比较K-means编码和球面方向离散化编码第53-55页
    6.3.3 三种动态手势识别方法的比较第55页
  6.4 本章小结第55-56页
第7章 总结与展望第56-58页
  7.1 本文工作总结第56-57页
  7.2 未来工作展望第57-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第62-63页
致谢第63页

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