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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于静态和动态手势控制移动机器人研究
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基于静态和动态手势控制移动机器人研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 课题研究背景及意义第16-17页
    1.2 手势识别技术发展状况第17-20页
    1.3 论文的主要研究内容第20-22页
第二章 基于Kinect深度图像的指尖检测第22-38页
    2.1 Kinect深度图像获取第22-23页
    2.2 基于深度图像的手势分割第23-25页
        2.2.1 NITE手势检测器第24页
        2.2.2 深度阈值分割第24-25页
    2.3 手部轮廓特征提取第25-31页
        2.3.1 均值滤波第26-27页
        2.3.2 高斯滤波第27页
        2.3.3 中值滤波第27-28页
        2.3.4 膨胀与腐蚀第28-29页
        2.3.5 开运算和闭运算第29页
        2.3.6 手部边缘检测第29-31页
    2.4 指尖检测第31-35页
        2.4.1 手掌掌心定位第31-32页
        2.4.2 基于曲率指尖检测第32页
        2.4.3 手部凸包分析第32-34页
        2.4.4 基于曲率和凸包分析指尖检测第34-35页
    2.5 指尖检测实验与分析第35-37页
    2.6 本章小结第37-38页
第三章 基于Kinect的静态手势识别第38-48页
    3.1 静态手势特征提取第39-42页
        3.1.1 求指尖和手部水平方向夹角第39-40页
        3.1.2 静态手势特征向量第40-42页
    3.2 基于SVM静态手势识别分类器第42-45页
        3.2.1 SVM分类原理第42-45页
    3.3 静态手势识别实验与分析第45-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第四章 基于Kinect的动态手势识别第48-60页
    4.1 骨骼数据获取第49-50页
    4.2 动态手势特征提取第50-51页
    4.3 动态时间规划算法第51-56页
        4.3.1 DTW算法原理第51-54页
        4.3.2 改进加权DTW算法第54-56页
    4.4 动态手势识别实验和分析第56-58页
    4.5 本章小结第58-60页
第五章 基于手势控制的智能小车设计第60-70页
    5.1 智能小车控制系统第60-63页
        5.1.1 Arduino控制模块第61页
        5.1.2 无线通信模块第61-62页
        5.1.3 液晶显示模块第62-63页
        5.1.4 超声波传感器模块第63页
    5.2 智能小车控制和上位机通信程序设计第63-64页
    5.3 智能小车避障系统设计第64-67页
        5.3.1 超声波避障算法原理第64-66页
        5.3.2 智能小车超声波壁障实验与分析第66-67页
    5.4 基于手势控制智能小车实验第67-68页
    5.5 本章小结第68-70页
第六章 总结和展望第70-72页
    6.1 本文工作总结第70-71页
    6.2 未来工作展望第71-72页
参考文献第72-76页
附录第76-100页
致谢第100-102页
研究成果及发表的学术论文第102-104页
作者和导师简介第104-105页
附件第105-106页

 
 
论文编号BS3131857,这篇论文共106
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