声明
1 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 课题研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 存在的问题及难点
1.4 研究内容与创新点
1.5 本文的组织结构
2 手势图像预处理
2.1 引言
2.2 视频采集与手势图像提取
2.3 颜色空间分析
2.3.1 RGB颜色空间
2.3.2 HSI颜色空间
2.3.3 YCbCr颜色空间
2.4 图像增强处理
2.4.1 图像的平滑
2.4.2 图像的锐化
2.5 手势图像分割
2.5.1 常用肤色模型
2.5.2 肤色相似度计算
2.5.3 肤色分割算法
2.6 形态学滤波
2.7 手部区域提取
2.8 本章小结
3 手势特征提取
3.1 引言
3.2 手形轮廓提取
3.3 静态手势特征提取
3.3.1 傅里叶描述子
3.3.2 图像归一化转动惯量
3.3.3 Hu不变矩
3.3.4 面积周长比
3.4 基于运动跟踪动态手势特征提取
3.4.1 手势跟踪算法
3.4.2 Camshift算法原理和实现
3.4.3 手势轨迹特征提取
3.5 基于光流法的动态手势特征提取
3.5.1 光流的基本概念
3.5.2 LK光流算法原理
3.5.3 迭代LK金字塔光流算法
3.5.4 手势光流特征选取
3.6 手势特征融合
3.7 本章小结
4 手势识别方法的研究
4.1 引言
4.2 手势目标分类方法
4.2.1 基于模板匹配的方法
4.2.2 基于机器学习的方法
4.3 静态手势识别
4.3.1 手势数据集建立
4.3.2 SVM基本原理
4.3.3 静态手势训练
4.3.4 测试与结果分析
4.4 动态手势识别
4.4.1 动态样本库建立
4.4.2 DTW算法优化
4.4.3 模板训练与识别
4.4.4 测试与结果分析
4.5 本章小结
5 基于手势识别的护理床系统设计
5.1 引言
5.2 手势识别护理系统整体架构设计
5.3 护理床系统硬件设计
5.3.1 主控制器芯片选择
5.3.2 电源管理模块设计
5.3.3 电机驱动模块设计
5.3.4 信号采集模块设计
5.3.5 WiFi通信模块选择
5.4 无线通信环境搭建
5.4.1 MQTT通信协议
5.4.2 远程控制系统实现
5.5 基于QT的人机交互实现
5.5.1 开发环境
5.5.2 系统测试
5.6 本章小结
6 总结和展望
6.1 工作总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录
南京理工大学;
