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基于视觉的动态手势识别研究
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基于视觉的动态手势识别研究
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-5页
目录
第5-7页
第一章 绪论
第7-13页
· 引言
第7-8页
· 研究背景和意义
第8页
· 国内外研究现状
第8-10页
· 研究方法和实验框架
第10-11页
· 本文章节安排
第11-13页
第二章 建立手势词汇库
第13-21页
· 手势的定义
第13-14页
· 手势的分类
第14-15页
· 手势的设计
第15-19页
· 手势姿态形状设计
第15-17页
· 手势轨迹方向设计
第17-18页
· 所设计手势实例
第18-19页
· 本章小结
第19-21页
第三章 手势分割
第21-46页
· 基于差分的方法
第21-26页
· 帧间差分运动物体检测
第21-22页
· 运动边缘检测
第22-24页
· 差分方法实验结果及分析
第24-26页
· 基于背景建模的方法
第26-32页
· 卡尔曼滤波器
第26-28页
· 混合高斯模型
第28-30页
· 背景建模方法实验结果和时间不同步问题的解决方法
第30-32页
· 基于肤色检测的方法
第32-41页
· 基于直接阈值的肤色检测及其改进方法
第33-36页
· 基于直方图的朴素贝叶斯肤色检测
第36-37页
· 基于高斯混合模型的肤色检测
第37页
· 肤色检测方法的实验结果和分析
第37-41页
· 运动检测与肤色检测相结合的方法
第41-44页
· 本章小结
第44-46页
第四章 手势特征提取
第46-64页
· 手势形状特征提取
第46-56页
· 傅立叶描述子
第47-52页
· Hu矩特征
第52-54页
· Zernike矩
第54-56页
· 手势轨迹特征提取
第56-61页
· 卡尔曼滤波跟踪
第56-57页
· 均值平移算法
第57-61页
· 利用形状算子的中间结果获取轨迹编码
第61-62页
· 本章小结
第62-64页
第五章 分类识别算法研究
第64-81页
· 支持向量机分类器
第64-74页
· 统计学习理论的一些基本知识
第64-66页
· 线性最优分类超平面
第66-68页
· 线性不可分问题的解决——核函数和松弛变量
第68-71页
· 多分类问题求解
第71-72页
· 对SVM优化后的手势形状识别
第72-74页
· 隐马尔可夫模型分类器
第74-81页
· 隐马尔可夫模型的基本构成
第74-75页
· 隐马尔可夫模型能解决的三类问题
第75-78页
· 构建基于隐马尔可夫模型的手势识别分类器
第78-81页
第六章 总结与展望
第81-83页
参考文献
第83-89页
攻读硕士学位期间取得的学术成果
第89-91页
致谢
第91页
本篇论文共
91
页,
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