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基于行为分析的运动人手跟踪方法的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-10页 | | Abstract | 第10-12页 | | 引言 | 第12-13页 | | 第一章 绪论 | 第13-23页 | | ·课题研究背景、目的及意义 | 第13-15页 | | ·国内外的研究进展 | 第15-20页 | | ·复杂背景下的手势分割 | 第16-17页 | | ·手势识别方法 | 第17-18页 | | ·手势跟踪方法 | 第18-20页 | | ·论文的研究内容及组织结构 | 第20-23页 | | 第二章 手势分割及识别方法 | 第23-35页 | | ·基础平台的建立 | 第23-24页 | | ·复杂背景下的手势分割 | 第24-28页 | | ·建立RGB 肤色模型 | 第24-25页 | | ·建立基于灰度和特征向量值的肤色模型 | 第25-27页 | | ·手势分割结果图 | 第27-28页 | | ·基于尺度不变性的手势识别 | 第28-31页 | | ·对手势图像进行形心定位 | 第28-29页 | | ·手势密度分布特征和几何矩特征的提取 | 第29-31页 | | ·基于空间分布特征的手势识别方法 | 第31页 | | ·实验结果分析 | 第31-35页 | | 第三章 基于高斯采样的粒子滤波的运动人手跟踪 | 第35-47页 | | ·自然手势跟踪平台的建立 | 第35-36页 | | ·手势建模 | 第36-37页 | | ·三维手势自动初始化 | 第37-39页 | | ·基于粒子滤波的运动人手跟踪方法 | 第39-47页 | | ·粒子滤波理论 | 第39-40页 | | ·状态预测和粒子采样 | 第40页 | | ·权值的优化 | 第40-41页 | | ·采样数目的优化 | 第41-42页 | | ·实验结果 | 第42-47页 | | 第四章 基于行为分析的运动人手跟踪 | 第47-73页 | | ·虚拟装配平台 | 第47-50页 | | ·基于数字手套的虚拟装配平台 | 第48-49页 | | ·基于自然手势交互的虚拟装配平台 | 第49-50页 | | ·认知理论 | 第50-51页 | | ·常见人机交互模型 | 第50-51页 | | ·认知模型 | 第51页 | | ·基于行为分析的认知模型建立 | 第51-65页 | | ·基于手势交互的认知过程分析 | 第51-53页 | | ·认知建模的具体分析过程 | 第53-57页 | | ·实验过程和认知建模的步骤 | 第57-65页 | | ·基于认知模型的自然人手跟踪 | 第65-69页 | | ·基于分段模型预测的粒子滤波 | 第66页 | | ·基于多通道采样的粒子滤波 | 第66-67页 | | ·粒子滤波跟踪算法描述 | 第67-68页 | | ·粒子滤波跟踪算法的分析 | 第68-69页 | | ·实验过程 | 第69页 | | ·实验结果对比与分析 | 第69-73页 | | 第五章 总结与展望 | 第73-77页 | | ·全文总结 | 第73-74页 | | ·下一步工作展望 | 第74-77页 | | 参考文献 | 第77-81页 | | 致谢 | 第81-82页 | | 附录 | 第82页 |
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论文编号BS185036，这篇论文共82页
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