基于Kinect的手势识别方法研究

目录

第一章 绪论

1.1手势识别研究的背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文主要研究内容

1.4论文组织结构

第二章 手势识别相关理论概述

2.1 Kinect概述

2.1.1 Kinect软硬件组成

2.1.2 Kinect的应用场景

2.1.3深度图像获取原理

2.2基于阈值的手势分割

2.2.1基于肤色阈值的手势分割

2.2.2基于深度阈值的手势分割

2.3图像滤波

2.4提取手势轮廓

2.5本章小结

第三章 基于改进的DTW的手势识别

3.1指尖特征表示方法

3.1.1 K-curvature算法

3.1.2基于凸包的指尖检测算法

3.2指尖-掌心距离序列特征

3.3动态时间规整（DTW）算法

3.4改进后的DTW的手势识别

3.5实验及分析

3.5.1实验所用数据库

3.5.2实验结果分析

3.6本章小结

第四章 基于特征融合的手势识别

4.1 SURF算法

4.2手势词袋特征生成

4.2.1 K均值聚类算法

4.2.2基于SURF算子的手势词袋特征

4.3提取手势HOG特征

4.4随机森林（Random Forest）

4.4.1决策树分类算法

4.4.2随机森林的构建

4.5实验及分析

4.5.1实验所用数据库

4.5.2关键参数的选择

4.5.3实验结果分析

4.6本章小结

总结与展望

参考文献

攻读学位期间发表论文

声明

致谢