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基于视觉的无标记手势识别
基于视觉的无标记手势识别
作者为博士,是国外多个期刊特约审稿人,主持并完成多个国家和省市级横向、纵向科研项目。用手势识别看世界
作者为博士,是国外多个期刊特约审稿人,主持并完成多个国家和省市级横向、纵向科研项目。用手势识别看世界
作者:
张生军
著
出版社:
吉林大学出版社
出版时间:
2016.06
ISBN:
978-7-5677-6761-4
主题:
计算机视觉
中图法分类号:
TP302.7
【中图法分类】
T 工业技术
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TP自动化技术、计算机技术
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TP3计算技术、计算机技术
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TP30一般性问题
【学科分类】
工学
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简介
目录
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本书从手势识别全局角度入手,通盘考虑识别过程中的每一个模块。在每个功能模块单独设计基础上,协调各个模块之间的关系,并*化系统的适用范围和手势识别的准确性。同时作为理论研究的测试平台,该系统为时间、空间复杂度较高的算法提供了测试接口。
简介
本书分别从手部检测、手部跟踪和手势识别三个方面对无标记手势识别中相关算法进行了研究,在研究过程中还考虑了手势识别系统的整体性和实用性问题。
目录
封面
作者简介
封二
版权页
序言
目录
第1章 引言
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 手部检测
1.3.2 手部跟踪
1.3.3 静态手势识别
1.3.4 动态手势识别
1.4 本文工作和主要贡献
1.5 本文结构安排
第2章 手部检测
2.1 基于混合特征的手部检测
2.1.1 手部颜色特征
2.1.2 Haar-like特征
2.1.3 Boost分类器
2.1.4 融合肤色信息的Haar特征
2.1.5 实验数据分析
2.2 基于HOG的左右手识别
2.2.1 梯度方向直方图(HOG)
2.2.2 主成分分析(PCA)
2.2.3 特征分类
2.2.4 实验与分析
2.3 结论
第3章 手部跟踪
3.1 Mean-shift简介
3.1.1 核函数
3.1.2 Mean-shift向量形式
3.1.3 Mean-shift概率密度梯度证明
3.1.4 Mean-shift算法优缺点
3.2 Mean-shift跟踪算法
3.2.1 目标特征提取
3.2.2 相似度度量
3.2.3 搜索策略
3.3 混合特征手部跟踪SHS(SIFT-Hist-Shift)
3.3.1 连续混合特征手部跟CASHS(Continuously Adaptive SHS)
3.4 实验数据分析
3.5 结论
第4章 手势识别:静态手势
4.1 SIFT(SIFT Hist Shift)特征向量
4.2 尺度空间极值检测
4.2.1 关键点定位
4.2.2 关键点方向确定
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势识别
4.4 实验结果和分析
4.5 结论
第5章 手势识别:动态手势
5.1 预备知识:模糊集合和手势
5.1.1 模糊集合
5.1.2 手势的模糊性
5.1.3 模糊集描述的手势
5.2 基于FCRFs(Fuzzy based Condition Random Fields)的手势标注
5.2.1 条件随机场CRFs(Condition Random Fields)
5.2.2 模糊条件随机场FCRFs(Fuzzy based Condition Random Fields)
5.2.3 实验和分析
5.2.4 小结
5.3 基于FLDCRFs(Fuzzy based Latent dynamic Condition Random Fields)的手势识别
5.3.1 隐动态条件随机场LDCRFs(Latent-dynamic Condition Random Fields)
5.3.2 模糊隐动态条件随机场FLDCRFs(Fuzzy bas-ed Latent-dynamic Condition Random Fields)
5.3.3 实验和分析
5.3.4 小结
5.4 结论
第6章 结论与展望
6.1 研究内容总结
6.2 下一步研究和展望
参考文献
封三
封底
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