【摘 要】
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该文七章:第一章概述了用于人机交互的形体语言研究的意义和迫切性,提出了用于人机交互的手势指令识别的基本要求,以及手势指令识别的方法.第二章主要介绍了几种在模式识别领
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该文七章:第一章概述了用于人机交互的形体语言研究的意义和迫切性,提出了用于人机交互的手势指令识别的基本要求,以及手势指令识别的方法.第二章主要介绍了几种在模式识别领域中常用的神经网络模型,如BP网络,主元网络和级联网络等,并详细介绍了BP多层感知机神经网络的反传学习算法以及用递归神经网络提取训练样本主元的方法.第三章介绍了数字化图像及其基本的处理技术,包括基于灰度直方图的二值化阈值选择,均值去噪,彩色图像的几种表征格式,图像形态学中的开闭运算等.第四章提出了运动人体的检测技术,该技术用来判断场景中是否有人出现,是进一步作手势识别和注视方向识别的前提.第五章研究了用于人机交互的手势指令识别技术,从任意背景中手势图像的分割,到手势指令的特征提取,再到手势指令的识别,我们都作了详细的介绍,并给出了识别的结果与比较.第六章具体阐述了人眼注视方向的识别方法,该方法为一种脱离硬件系统的无接触式识别方法.最后一章对该论文的工作做了一个全面的总结,并对形体语言识别与人机交互技术领域要作的研究工作做了展望.
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