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| 基于提升度和置信度特征融合的视觉感知算法 目录 1 绪论 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究目的和意义 1 1.3研究现状 1 1.3.1 头部姿态估计研究现状 1 1.3.2 手势识别研究现状 1 1.3.3 特征融合算法现状 1 1.4 论文主要工作及结构安排 1 1.5 本章小结 1 2 头部识别算法相关知识理论 1 2.1 几何模型 1 2.1.1 几何形状模型 1 2.2 深度信息获取 1 2.2.1 AdaBoost 1 2.2.2 LBP 头部姿态特征 1 2.2.3 针孔成像模型 1 2.3 DIRA 头部姿态估计算法 1 2.4 本章小结 1 3 手部识别算法 1 3.1 手势分割 1 3.1.1 RGB颜色空间 1 3.1.2 HSV颜色空间 1 3.1.3 算法结果 1 3.2 实时压缩目标跟踪算法 1 3.2.1 基本压缩感知理论 1 3.2.2 实时跟踪算法 1 3.3 卡尔曼滤波 1 3.4 基于压缩感知的手势跟踪算法 1 3.5 手势跟踪的运动位置预测 1 3.6 基于肤色的手势样本的筛选方法 1 3.7 本章小结 1 4 模型构建需要的理论基础 1 4.1 Dempster-Shafer理论 1 4.1.1 信度函数的合成 1 4.1.2基本可信度分配决策 1 4.2 关联规则中的提升度和置信度 1 4.2.1 关联规则 1 4.2.2 关联规则的兴趣度度量 1 4.2.3 由关联分析到相关分析 1 4.3 本章小结 1 5 基于提升度和置信度的视觉感知算法 1 5.1 整体实验流程 1 5.2 头部和手部实验结果 1 5.2.1 LCDS视觉感知系统 1 5.2.2 头部实验结果 1 5.2.2 手部实验结果 1 5.3 LCDS视觉感知模型 1 5.3.1 组合预测 1 5.3.2 实验 1 5.7 本章小结 1 6 总结与展望 1 参 考 文 献 1 致 谢 1 |
