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多模融合的手势识别关键技术研究

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多模融合的手势识别关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-20页
 1.1 课题研究背景与意义第12-13页
 1.2 国内外研究现状第13-18页
  1.2.1 基于视觉的手势识别第13-16页
  1.2.2 基于传感器的手势识别第16-18页
 1.3 研究选题与全文结构第18-19页
 1.4 本章小结第19-20页
第二章 手势识别方法相关理论第20-34页
 2.1 卷积神经网络基本理论第20-22页
  2.1.1 基本概念第20页
  2.1.2 基本网络结构第20-22页
 2.2 长短时记忆网络基本理论第22-23页
 2.3 表面肌电信号概述第23-24页
 2.4 四元数概述第24-27页
 2.5 手势识别分类算法第27-33页
  2.5.1 LDA的不同方法第28页
  2.5.2 LDA的数学运算第28-33页
 2.6 本章小结第33-34页
第三章 基于视觉与传感器的手势识别研究第34-55页
 3.1 基于视觉的静态手势识别第34-40页
  3.1.1 系统框架设计第34-35页
  3.1.2 图像采集第35页
  3.1.3 网络构建与手势特征提取第35-38页
  3.1.4 手势模板构建第38-39页
  3.1.5 实验与分析第39-40页
 3.2 基于表面肌电信号的动态手势识别第40-45页
  3.2.1 系统框架设计第40-41页
  3.2.2 表面肌电信号采集第41-42页
  3.2.3 手势特征提取第42-44页
  3.2.4 实验与分析第44-45页
 3.3 基于VR数据手套和上肢节点的动态手势识别第45-53页
  3.3.1 系统框架设计第47页
  3.3.2 手指的弯曲特征提取第47-51页
  3.3.3 实验与分析第51-53页
 3.4 本章小结第53-55页
第四章 基于多模融合的手势识别研究第55-69页
 4.1 多模融合可行性讨论第55-57页
 4.2 基于表面肌电信号与图像特征融合的手势识别第57-61页
  4.2.1 系统框架设计第57页
  4.2.2 构建动态手势数据库第57-58页
  4.2.3 特征提取与融合第58-59页
  4.2.4 实验与分析第59-61页
 4.3 基于表面肌电信号与惯性信号特征融合的手势识别第61-68页
  4.3.1 系统框架设计第61-62页
  4.3.2 特征提取与融合第62-64页
  4.3.3 端到端记忆网络的构建第64-66页
  4.3.4 实验与分析第66-68页
 4.4 本章小结第68-69页
第五章 总结与展望第69-72页
 5.1 全文总结第69-70页
 5.2 研究工作展望第70-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-78页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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