导读:本文包含了手掌定位论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:增强现实,V-系统,手势识别,姿态估计
手掌定位论文文献综述
徐然然[1]（2019）在《基于手势识别与手掌定位的增强现实系统》一文中研究指出增强现实技术可以将虚拟世界和现实世界结合起来,具有很强的应用前景。基于手势识别的增强现实是目前比较热门的一种增强现实技术,把手掌和手势作为自然交互标识来实现增强现实技术具有重要的应用价值。将人手作为交互工具,克服了现有的AR手柄、数字手套等交互设备的缺点,在提高用户沉浸感的同时节约了一定的硬件成本,且更加便利。此项技术可以被应用在娱乐、教育、医疗等方面。目前,应用较广泛的手势识别技术是基于神经网络框架下的技术,该技术虽然识别的手势较为准确,但是需要大量的数据进行训练,而且对硬件要求较高。本文通过引进一种新的正交函数-V系统,提出了一种新的手势识别算法,将手势的边界特征向量和区域特征向量融合得到一种新的特征向量,将这个新的特征向量作为手势的特征信息,从而对手势进行识别。实验表明,该算法的手势识别结果在一定场景下要优于Fourier和Zernike等算法。针对增强现实中的相机实时定位问题,本文提出了一种基于手掌点和线融合特征的相机定位算法。本文把手掌作为参考平面,利用Hough变换提取手指的边缘线作为直线特征,选取ORB算法提取手掌的点特征,大量的实验结果表明通过点、线特征的融合,显着提升了相机定位的精度。基于上述算法,本文搭建了一个基于手势识别和手掌定位的增强现实演示系统,该系统能够实现对真实图像进行增强,以及通过手势与虚拟物体进行交互的功能。(本文来源于《北方工业大学》期刊2019-05-27）
杨颖,陈鸿尔,陆丹,俞艳,林晶晶[2]（2018）在《手掌定位法在糖尿病患者居家胰岛素注射部位轮换中的应用》一文中研究指出目的探讨提高糖尿病患者居家自行胰岛素笔注射部位规范轮换的有效方法。方法将120例初始胰岛素笔注射治疗的糖尿病患者随机分为观察组和对照组各60例,两组均进行常规胰岛素笔规范注射教育和培训,观察组在此基础上进行手掌定位法轮换注射部位的培训。两组培训后在家自行胰岛素笔注射,12个月后观察两组患者胰岛素注射部位规范轮换依从性及注射部位不良反应。结果观察组胰岛素注射部位规范轮换依从性得分显着高于对照组,注射部位脂肪增生及硬结发生率显着低于对照组(均P<0.05)。结论手掌定位法可有效提高糖尿病患者自行胰岛素笔注射部位轮换的依从性,减少注射部位不良反应。(本文来源于《护理学杂志》期刊2018年05期）
谢芬高,褚昀赟,马华丰,文航华,曹俊[3]（2016）在《手掌腋下平移法定位胸外按压部位在心肺复苏中的应用研究》一文中研究指出目的探讨一种心肺复苏胸外按压的定位方法——手掌腋下平移法的实用性和可行性。方法采用随机数字表法选取2014年10月10—19日在叁峡大学人民医院急诊心电图室行心电图检查的患者30例为模拟心肺复苏被抢救者(模拟者)。同期选取急诊科医生或护士50例为心肺复苏抢救者(抢救者)。抢救者分别采用手掌腋下平移法和传统方法对同一模拟者进行定位。手掌腋下平移法为五指自然并拢,拇指朝向患者头侧并紧贴腋窝顶部,立即平移手掌,相当于沿两侧腋窝顶部连线移动使掌跟停在胸部正中线上。传统方法参照《2010年美国心脏协会心肺复苏及心血管急救指南》及《2015年美国心脏协会心肺复苏及心血管急救指南》定位。收集模拟者的年龄、身高、体质量、整个胸骨长度(SL)、两侧腋窝顶部连线与前正中线交点到胸骨下切迹的距离(AY)、两侧乳头连线(INL)与前正中线交点到胸骨下切迹的距离(DX-INL),收集抢救者的性别、年龄、身高、体质量、右手五指自然并拢时手掌的宽度(HW)以及抢救者采用手掌腋下平移法和传统方法准确找到定位点所需要的时间及定位点距胸骨下切迹的距离与SL的比值,即(AY-1/2HW)/SL、DX-INL/SL。结果 30例模拟者年龄(45.7±14.0)岁,体质指数(BMI)(22.6±2.3)kg/m~2,SL(21.8±1.9)cm,AY(12.6±0.8)cm,DX-INL(8.0±0.9)cm。50例抢救者中,男17例、女33例,年龄(32.6±7.9)岁,BMI(21.7±2.6)kg/m~2,HW(8.4±1.0)cm。女性抢救者HW为(8.1±1.0)cm,男性抢救者HW为(9.1±0.4)cm,差异有统计学意义(t'=5.24,P<0.001)。手掌腋下平移法准确找到定位点所需要的时间为(2.5±0.3)s,传统方法准确找到定位点所需要的时间为(21.2±2.6)s,差异有统计学意义(t=-282.40,P<0.001)。(AY-1/2HW)/SL为(0.38±0.03),DX-INL/SL为(0.37±0.01),差异无统计学意义(t=-1.61,P=0.11)。结论手掌腋下平移法定位胸外按压部位是一种简单、方便、可行、快捷、准确的定位方法,能为尽早心肺复苏赢得更多时间。(本文来源于《中国全科医学》期刊2016年21期）
胡欣楠,韩仲志[4]（2015）在《手掌图像自动诊病关键点定位分割方法》一文中研究指出为了研究采用手掌图像自动诊病的可行性。通过利用计算机对手掌图像识别过程进行分析,采用扫描仪扫描的部分手掌图片,基于这些图片进行关键点的定位和分割方法进行了研究,通过适当的预处理方法过的了手掌清晰的边界,提出了一种采用求距离倒数的方法进行关键点的标记,实验证明标记的效果良好。本文所提出系统设计思想和关键点的标记方法对手掌自动诊病系统的开发具有积极意义。(本文来源于《科技视界》期刊2015年32期）
吴微,苑玮琦,林森,宋辉,张洪涛[5]（2013）在《手掌静脉识别中感兴趣区域的选择与定位研究》一文中研究指出针对目前的手掌静脉识别以掌心区作为感兴趣区域(ROI)受到部分人群掌心区掌脉成像不清晰以致影响整个识别系统性能。这一问题,本文对手掌上的掌心区、大鱼际区和小鱼际区3个区域进行医学分析和3区域静脉吸光量对比实验,选择出大鱼际区作为ROI区域。进而,提出基于大鱼际区的ROI定位方法,以靠近手腕侧最大内切圆确定手掌上的两个稳定特征点,利用这两个稳定特征点确定ROI。在自建的100人的掌脉图库中,对本文方法提取的ROI和传统方法提取的掌心区ROI图像进行掌脉清晰度和掌脉丰富程度比较,实验结果表明,大鱼际区掌脉信息更清晰、丰富。最后,对大鱼际区和掌心区的ROI图像进行识别性能对比实验,结果表明,本文方法使多种识别性能指标都得到明显改善。(本文来源于《光电子.激光》期刊2013年01期）
柴功博,顾宏斌,吴东苏,汤勇[6]（2012）在《基于手掌分割的摄像机阵列手部定位技术研究》一文中研究指出人手的叁维空间定位是虚拟现实交互中的关键技术之一。人手目标是具有多自由度的柔性体,而且运动范围较大,难以准确定位。提出一种基于手掌分割的摄像机阵列手部定位技术,可以有效解决上述两大难点。该方法首先对单摄像机采集到的图像进行基于颜色的手部整体轮廓信息提取。然后,通过分析轮廓特征分割手掌。以手掌为近似刚体,在二维图像中对手掌进行定位。最后,智能选取摄像机阵列中符合定位要求的多个摄像机,应用摄像机配对、投影几何以及最小二乘法估计人手目标的叁维位置。实验结果表明,该方法抗干扰性好,对不同手型的适应能力强。同时应用多摄像机进行手部定位,不仅跟踪范围广,而且可以在标定困难的环境中,应用未标定的摄像机阵列获得较高的精度。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2012年11期）
刘富,李东,李笑月[7]（2011）在《手掌图像特征定位点提取的新方法》一文中研究指出提出一种基于基模板和特征模板的手掌轮廓特征点提取的新方法。根据手掌图像所要提取的轮廓特征点所在区域的生理特征(凸凹形区域),采用具有针对性的特征模板,以满足手掌轮廓特征点的提取要求。对算法进行推导和讨论,并进行实验研究。实验结果表明,用该方法提取的手掌轮廓特征点能够方便有效地对手掌的特征区域进行定位,为掌纹自动识别算法的实现打下了基础。(本文来源于《2011年中国智能自动化学术会议论文集（第一分册）》期刊2011-08-05）
戴雷[8]（2010）在《无约束手掌图像采集系统及相应特征定位算法》一文中研究指出为解决高自由度手掌图像的采集和手掌特征定位问题,本文提出了新型的无约束手掌图像采集系统及相应的特征定位算法。采集系统以弧形采集区域对手掌进行采集,过程中对用户左右手类别,手掌放置的位置、角度,手掌形状和大小无限制。手掌图像特征定位算法利用肤色信息分割手掌区域,以修正手掌重心点为原点建立极坐标系,通过计算掌形边缘点在极坐标下的分布特征,得到指尖指凹点坐标和左右手判别信息,作为手掌特征定位的输出结果。实验表明,本系统所采集的手掌图像清晰,特征定位算法的正确率达到98.5%。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2010年02期）
盛丽,吕英华,孔俊[9]（2006）在《小波模极大值的手掌自动识别系统定位法》一文中研究指出提出了一种有效、可靠的手掌识别定位方法。该方法对无定位的手掌自动识别具有较好的定位结果。研究过程中采用平板扫描仪进行图像采集。对手掌图像进行旋转、剪切处理,从而为同一个人的不同手掌提供相同的参照系;将手掌边界像素与质心的距离(边心距)作为描述手掌形状的特征,计算边心距的多尺度小波变换的模极大值,并由尺度a=25的小波模极大值的分布确定基准点所在区间;在每一区间上选取唯一的候选基准点,再对候选基准点进行筛选,最终定位手掌的基准点。该定位方法具有算法简单、准确、计算速度快的特点,应用本方法定位出的手掌基准点不仅可以为掌纹的匹配提供参照系,同时也可为结合手掌的其他特征如指纹、手形、手指上的纹理实现基于多特征识别提供必要的参照系。本方法对旋转和平移具有不敏感性,能够提高识别的准确率。通过M atlab仿真试验证明了这种方法的有效性和正确性。(本文来源于《吉林大学学报(信息科学版)》期刊2006年05期）
手掌定位论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的探讨提高糖尿病患者居家自行胰岛素笔注射部位规范轮换的有效方法。方法将120例初始胰岛素笔注射治疗的糖尿病患者随机分为观察组和对照组各60例,两组均进行常规胰岛素笔规范注射教育和培训,观察组在此基础上进行手掌定位法轮换注射部位的培训。两组培训后在家自行胰岛素笔注射,12个月后观察两组患者胰岛素注射部位规范轮换依从性及注射部位不良反应。结果观察组胰岛素注射部位规范轮换依从性得分显着高于对照组,注射部位脂肪增生及硬结发生率显着低于对照组(均P<0.05)。结论手掌定位法可有效提高糖尿病患者自行胰岛素笔注射部位轮换的依从性,减少注射部位不良反应。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
手掌定位论文参考文献
[1].徐然然.基于手势识别与手掌定位的增强现实系统[D].北方工业大学.2019
[2].杨颖,陈鸿尔,陆丹,俞艳,林晶晶.手掌定位法在糖尿病患者居家胰岛素注射部位轮换中的应用[J].护理学杂志.2018
[3].谢芬高,褚昀赟,马华丰,文航华,曹俊.手掌腋下平移法定位胸外按压部位在心肺复苏中的应用研究[J].中国全科医学.2016
[4].胡欣楠,韩仲志.手掌图像自动诊病关键点定位分割方法[J].科技视界.2015
[5].吴微,苑玮琦,林森,宋辉,张洪涛.手掌静脉识别中感兴趣区域的选择与定位研究[J].光电子.激光.2013
[6].柴功博,顾宏斌,吴东苏,汤勇.基于手掌分割的摄像机阵列手部定位技术研究[J].仪器仪表学报.2012
[7].刘富,李东,李笑月.手掌图像特征定位点提取的新方法[C].2011年中国智能自动化学术会议论文集（第一分册）.2011
[8].戴雷.无约束手掌图像采集系统及相应特征定位算法[J].数据采集与处理.2010
[9].盛丽,吕英华,孔俊.小波模极大值的手掌自动识别系统定位法[J].吉林大学学报(信息科学版).2006