自然场景下手势识别系统的研究与实现

目录

摘要

第1章绪论

1．1研究背景

1．2研究目的与意义

1．3 国内外研究现状及发展趋势

1．4本文主要研究工作

1．5章节安排

2．1引言

2．2基于手势识别的图像光照强度评估

2．2．1 图像光照强度评估指标

2．2．2光照强度评估具体算法

2．3实验结果与分析

2．3．1 实验环境

2．3．2 数据集

2．3．3光照强度评分实验结果

2．3．4 光照强度评估在手势识别图片上面的应用

2．4 本章小结

第3章自然场景下低光照视频图像恢复

3．1引言

3．2相关工作

3．3基于注意力机制的低光照视频图像恢复

3．3．2注意力机制模型结构(局部全局注意力)

3．4实验结果与分析

3．4．1实验数据集

3．4．2图像恢复评价指标

3．4．3 不同注意力模块对低光照图像恢复的影响

3．4．4不同低光照图像恢复方法结果比较

3．4．5 低光照图像恢复框架实验集结果图

3．4．6低光照图像恢复框架在手势图片上面的应用

3．5本章小结

第4章自然场景下视频手势识别

4．1引言

4．2相关工作

4．2．1二维人体姿态估计

4．2．2三维人体姿态估计

4．2．3 手姿态估计

4．3 RGB图像估计3D手势识别算法

4．3．1手的姿势表示

4．3．2 HandSetNet手势分割

4．3．3 PoseNet关键点得分图

4．3．4 PosePrior网络与3D手势

4．3．5网络训练

4．4手势识别算法实验分析

4．4．1实验数据集

4．4．2实验结果与分析

4．5低光照图像恢复与手势识别算法联合处理

4．5．1联合处理的必要性

4．5．2 图像恢复和手势识别级联

4．5．3联合处理过程

4．5．4联合处理结果对比与分析

4．6本章小结‘

第5章自然场景下视频手势系统的研究与实现

5．1系统需求分析

5．2．1 硬件环境

5．2．2软件环境

5．3整体结构设计

5．4 pyqt界面设计

5．5自然场景下手势识别系统的实现

5．6本章小结

结论

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目

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