三维自然手势跟踪的理论与方法

第1章 绪论1.1 人手跟踪的意义1.2 人手跟踪的研究目标1.3 人手跟踪的研究现状1.3.1 可穿戴HCI系统1.3.2 人手运动跟踪与识别1.4 人手跟踪的典型应用1.4.1 对象编辑1.4.2 操作物体1.4.3 漫游和导航1.4.4 聋哑人手语1.4.5 家电控制1.5 手势跟踪研究的难点1.6 本章小结 第2章 手势跟踪建模2.1 人手建模2.1.1 人手的几何建模2.1.2 人手的约束建模2.2 相机建模2.2.1 经典针孔相机模型2.2.2 简化的相机模型2.2.3 基于镜面对称的校准算法2.2.4 基于粒子群优化的摄像机内参数标定算法2.2.5 样本的选择2.2.6 算法描述2.2.7 实验结果及分析2.3 肤色建模2.3.1 基于多尺度的肤色建模2.3.2 基于多方法融合的人手肤色建模2.3.3 基于双肤色模型的肤色分割建模2.3.4 基于彩色图像增强算法的肤色建模2.3.5 基于椭圆聚合的人手肤色的检测2.4 遮挡建模2.4.1 基于动态可见手指分析的自遮挡处理方法2.4.2 基于特征点分析的遮挡处理方法2.5 运动建模2.6 初始化手势建模2.6.1 算法描述2.6.2 手势的初始分类2.6.3 快速调整手势模型2.6.4 算法分析2.6.5 实验结果2.6.6 实验分析2.7 观测似然函数建模2.7.1 手势约束2.7.2 观测似然模型2.7.3 观测似然模型在人手跟踪中的应用2.8 本章小结 第3章 基于手势识别的手势跟踪3.1 多灰度图像连续形变的计算机识别技术研究3.1.1 基本背景3.1.2 基本术语3.1.3 识别算法3.1.4 基本定理3.1.5 压线格算法3.1.6 连续形变识别3.1.7 与数据库中已知图像的匹配3.1.8 算法性能分析及实验结果3.2 基于连续形变理论和方法的手势识别技术3.2.1 识别算法3.2.2 追踪识别算法3.2.3 相邻两帧连续形变的跟踪算法3.2.4 算法的进一步讨论3.2.5 算法性能分析3.2.6 实验结果3.3 对连续形变图像的追踪识别算法的再改进3.3.1 基本性质和基本定理……第4章 基于贝叶斯滤波理论的手势状态估计方法第5章 粒子滤波第6章 特征提取第7章 跟踪方法的评价参考文献 显示全部信息