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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，点击这进入下载页面。

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