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基于单目视觉与压缩卷积神经网络的手势识别研究

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基于单目视觉与压缩卷积神经网络的手势识别研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 引言第8-16页
  1.1 研究背景和意义第8-11页
    1.1.1 空中机器人第8-10页
    1.1.2 人机交互第10页
    1.1.3 手势识别第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-12页
  1.3 研究目标和内容第12-14页
  1.4 章节安排第14-16页
第2章 人脸及人手的检测分割第16-26页
  2.1 引言第16页
  2.2 基于Haar级联分类器的人脸检测第16-21页
    2.2.1 Haar-Like特征和积分图第16-17页
    2.2.2 基于AdaBoost算法的分类器训练第17-18页
    2.2.3 Haar-AdaBoost级联分类器训练第18-20页
    2.2.4 人脸检测的实现与实验结果分析第20-21页
  2.3 基于肤色分割的人手检测第21-25页
    2.3.1 非参数直方图的肤色模型第21-22页
    2.3.2 肤色检测的工作原理及实现第22-23页
    2.3.3 人手检测的实现与实验结果分析第23-25页
  2.4 本章小结第25-26页
第3章 动态的目标跟踪第26-38页
  3.1 引言第26页
  3.2 基于KCF算法的目标跟踪第26-32页
    3.2.1 KCF目标跟踪器的训练第27-29页
    3.2.2 改进的KCF目标跟踪器第29-30页
    3.2.3 KCF目标跟踪的实现与实验结果分析第30-32页
  3.3 基于DSST算法的目标跟踪第32-37页
    3.3.1 DSST的位置滤波器第32-33页
    3.3.2 改进的DSST位置滤波器第33-34页
    3.3.3 DSST的尺度滤波器及改进第34页
    3.3.4 DSST目标跟踪的实现与实验结果分析第34-37页
  3.4 本章小结第37-38页
第4章 融合多策略的识别方法第38-54页
  4.1 引言第38页
  4.2 基于视觉信息的手势识别第38-40页
  4.3 基于压缩卷积神经网络的手势识别第40-47页
    4.3.1 卷积神经网络—Cifar10第40-42页
    4.3.2 基于卷积神经网络的手势识别第42-44页
    4.3.3 卷积神经网络的深度压缩第44-47页
  4.4 产生命令的手势决策树第47-48页
  4.5 融合多策略识别方法的实现和实验结果分析第48-50页
  4.6 本章小结第50-54页
第5章 手势识别系统的集成实现和性能分析第54-62页
  5.1 引言第54页
  5.2 手势设计第54-55页
  5.3 手势识别系统的集成实现第55-59页
    5.3.1 图像采集模块第56-57页
    5.3.2 目标跟踪模块第57-58页
    5.3.3 手势识别模块第58-59页
  5.4 手势识别系统的性能分析第59-61页
  5.5 本章小结第61-62页
第6章 总结与展望第62-65页
  6.1 工作总结第62-63页
  6.2 工作展望第63-65页
参考文献第65-70页
攻读学位期间本人公开发表的论文第70-71页
附录A 卷积神经网络Cifar10的网络结构第71-72页
附录B 基于ROS的手势识别系统的编译列表第72-75页
致谢第75页

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