摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
第一章 绪论 | 第7-15页 |
1.1 研究背景 | 第7-8页 |
1.2 研究现状 | 第8-13页 |
1.2.1 手部对象的分离算法 | 第8-9页 |
1.2.2 手部对象的建模 | 第9-11页 |
1.2.3 手部对象的跟踪 | 第11-12页 |
1.2.4 手部动作理解 | 第12-13页 |
1.3 本文各章的主要工作 | 第13-15页 |
第二章 基于均值变换的粒子滤波算法 | 第15-36页 |
2.1 状态子空间分解 | 第15-17页 |
2.2 基于子空间分解的状态观测模型 | 第17-21页 |
2.3 算法推导 | 第21-23页 |
2.4 模型建立 | 第23-27页 |
2.4.1 状态空间表达 | 第23页 |
2.4.2 观测特征模型 | 第23-27页 |
2.5 模板更新 | 第27-28页 |
2.6 算法的完整实现 | 第28-31页 |
2.7 图像跟踪算法实验和结果 | 第31-35页 |
2.8 本章小结 | 第35-36页 |
第三章 基于L~2距离的算法改进 | 第36-44页 |
3.1 L~2距离量度 | 第36-37页 |
3.2 基于L~2距离的新均值粒子滤波算法 | 第37-38页 |
3.3 改进算法的分析 | 第38-40页 |
3.4 算法的实验和分析 | 第40-43页 |
3.5 本章小结 | 第43-44页 |
第四章 双特征交互的手部特征模型 | 第44-50页 |
4.1 边缘轮廓模型 | 第44-46页 |
4.2 基于双特征交互的观测特征模型 | 第46-48页 |
4.3 实验和结果分析 | 第48-49页 |
4.4 本章小结 | 第49-50页 |
第五章 基于动态手势识别的人机交互平台 | 第50-58页 |
5.1 手势理解算法 | 第50-52页 |
5.2 系统环境和实现 | 第52-55页 |
5.3 实验结果和分析 | 第55-57页 |
5.3.1 单一掌形的手势识别 | 第55-56页 |
5.3.2 变化掌形的手势识别 | 第56-57页 |
5.4 本章小结 | 第57-58页 |
总结与展望 | 第58-61页 |
参考文献 | 第61-64页 |
致谢 | 第64页 |