增强现实中的手势交互系统研究与设计

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论文详情
中文摘要第3-4页
英文摘要第4页
1 绪论第7-19页
    1.1 课题研究背景及意义第7-10页
    1.2 增强现实技术第10-12页
    1.3 手势识别研究现状第12-15页
        1.3.1 基于计算机视觉的手势识别研究现状第12-13页
        1.3.2 基于数据手套的手势识别研究现状第13-14页
        1.3.3 基于体感设备的手势识别第14-15页
    1.4 手势识别技术难点第15-16页
    1.5 手势交互和増强现实技术的融合第16-17页
    1.6 论文的组织结构第17-19页
2 LEAPMOTION概述第19-29页
    2.1 硬件结构第19-23页
    2.2 工作原理第23-25页
    2.3 工作空间第25-26页
    2.4 LEAPMOTION手势跟踪算法介绍第26-27页
    2.5 基于LEAPMOTION的手势识别研究现状第27页
    2.6 平台及语言支持第27-28页
    2.7 本章小结第28-29页
3 SVM-HMM模型与系统设计第29-42页
    3.1 SVM简介第29-33页
        3.1.1 最优分类面第29-31页
        3.1.2 SVM模型第31-32页
        3.1.3 SVM的核函数选择第32页
        3.1.4 SMO训练算法第32-33页
    3.2 HMM简介第33-37页
        3.2.1 HMM的三个经典问题第34-35页
        3.2.2 HMM使用的经典算法第35-37页
    3.3 SVM-HMM混合模型与系统设计第37-40页
        3.3.1 静态手势识别第37-38页
        3.3.2 交互系统设计第38-39页
        3.3.3 动态手势识别第39-40页
    3.4 本章小结第40-42页
4 实验与讨论第42-47页
    4.1 测试环境第42页
    4.2 静态手势分类测试第42-43页
    4.3 动态手势分类测试第43-44页
    4.4 相关工作比较第44-45页
    4.5 学习成本测试第45-46页
    4.6 本章小结第46-47页
5 增强现实场景应用第47-52页
    5.1 PYGAME简介第47-48页
    5.2 系统功能设计第48页
    5.3 系统运行流程第48-49页
    5.4 系统演示第49-51页
    5.5 本章小结第51-52页
6 总结与展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-58页
附录第58页
    作者在攻读学位期间发表的论文目录第58页
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