基于視覺的無標(biāo)記手勢識別

第1章引言 11研究背景 12研究意義 13國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 131手部檢測 132手部跟蹤 133靜態(tài)手勢識別 134動態(tài)手勢識別 14本文工作和主要貢獻 15本文結(jié)構(gòu)安排 第2章手部檢測  21基于混合特征的手部檢測 211手部顏色特征 212Haarlike特征 213Boost分類器 214融合膚色信息的Haar特征 215實驗數(shù)據(jù)分析 22基于HOG的左右手識別 221梯度方向直方圖(HOG) 222主成分分析 (PCA) 223特征分類 224實驗與分析 23結(jié)論 第3章手部跟蹤 31Meanshift簡介 311核函數(shù) 312Meanshift向量形式 313Meanshift概率密度梯度證明 314Meanshift算法優(yōu)缺點 32Meanshift跟蹤算法  321目標(biāo)特征提取 322相似度度量 323搜索策略 33混合特征手部跟蹤SHS（SIFTHistShift ) 331連續(xù)混合特征手部跟蹤CASHS(Continuously Adaptive SHS) 34實驗數(shù)據(jù)分析 35結(jié)論 第4章手勢識別：靜態(tài)手勢 41SIFT(SIFTHistShift)特征向量 42尺度空間極值檢測 421關(guān)鍵點定位 422關(guān)鍵點方向確定 423特征向量生成 424特征匹配 43基于多特征融合的手勢識別 44實驗結(jié)果和分析 45結(jié)論 第5章手勢識別：動態(tài)手勢 51預(yù)備知識：模糊集合和手勢 511模糊集合 512手勢的模糊性 513模糊集描述的手勢 52基于FCRFs（Fuzzy based Condition Random Fields)的手勢標(biāo)注 521條件隨機場CRFs（Condition Random Fields) 522模糊條件隨機場FCRFs(Fuzzy based Condition Random Fields) 523實驗和分析 524小結(jié) 53基于FLDCRFs（Fuzzy based Latentdynamic Condition Random Fields）的手勢識別 531隱動態(tài)條件隨機場LDCRFs（Latentdynamic Condition Random Fields） 532模糊隱動態(tài)條件隨機場FLDCRFs（Fuzzy based Latentdynamic Condition Random Fields) 533實驗和分析 534小結(jié) 54結(jié)論 第6章結(jié)論與展望 61研究內(nèi)容總結(jié) 62下一步研究和展望 參考文獻162