导读:本文包含了方向与距离结合论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:手势识别,手势主方向,空间手势坐标点分布特征,类-Hausdorff距离
方向与距离结合论文文献综述
杨学文,冯志全,黄忠柱,何娜娜[1]（2016）在《结合手势主方向和类-Hausdorff距离的手势识别》一文中研究指出针对目前手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,导致手势识别率偏低的问题,提出一种基于手势主方向和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先把分割后的手势图像进行标准化处理,并求出标准化图像中的手势主方向;然后根据手势主方向建立二维手势直角坐标系提取空间手势特征;再利用空间手势坐标点分布特征方法对手势进行初步识别;最后利用类-Hausdorff距离模板匹配的思想识别最终的手势.实验结果表明,在光照相对稳定的条件下,该方法能够实时准确地实现手势识别,总体识别率达到95%;对发生旋转的手势识别率能超过90%.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2016年01期）
黄和石[2]（2009）在《空间方向与距离关系结合方法的研究》一文中研究指出目前,单一空间关系的研究已经有了非常丰富的积累,将多个空间关系结合起来进行表示和推理,有助于提高模型的表达能力及推理算法的准确性,是当前空间推理研究的热点,已有的结合方法主要集中在拓扑和方位、距离和大小、距离和方向以及位置和方向等方面。关于距离和方向关系结合的研究主要是基于点对象的,尚缺乏能够统一处理点、线段、区域等空间对象之间距离和方向关系的研究模型。本文研究了适合于表示点、线段、区域等空间对象方向、距离结合关系模型的表示及推理。主要工作包括:(1)总结并分析了现有空间方向、距离关系模型的研究现状,详细介绍了空间对象方向关系模型中的方向关系统计模型及定性距离的表示方法;(2)结合文献[21]的方向关系模型和Clementini等提出的点对象距离关系模型,提出了一种同时适合于表示点、线段、区域等空间对象方向、距离结合关系的表达模型-SD模型;(3)在此基础上给出了基于SD模型的点对象方向、距离结合关系推理算法-CombinationDD算法;(4)基于分解综合的思想,进一步给出SD模型中区域之间方向距离结合关系推理算法-CombinationDR算法;(5)设计并实现了基于SD模型的演示系统。本文提出的结合方向、距离关系的SD模型,能够对空间对象的方位关系进行更准确、详细地描述,既能定性地描述空间对象在相同距离关系下的方向差异,又能定量地表示出空间对象在同一方向关系下的差异。良好的可扩展性及统一的表达方法,使得我们提出的SD模型能够有效地提高空间信息表达的完备性和推理算法的准确度,更精确地对空间对象间的方向和距离关系进行表示及推理,对空间关系的结合方式及推理方法进行了有益的扩展与补充。本文的研究工作增强了对象之间空间关系的可区分性,提高了空间分析方法的准确性,对GIS对象间空间关系的分析和查询等有一定的理论意义与应用价值。(本文来源于《吉林大学》期刊2009-04-01）
方向与距离结合论文开题报告
（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：
目前,单一空间关系的研究已经有了非常丰富的积累,将多个空间关系结合起来进行表示和推理,有助于提高模型的表达能力及推理算法的准确性,是当前空间推理研究的热点,已有的结合方法主要集中在拓扑和方位、距离和大小、距离和方向以及位置和方向等方面。关于距离和方向关系结合的研究主要是基于点对象的,尚缺乏能够统一处理点、线段、区域等空间对象之间距离和方向关系的研究模型。本文研究了适合于表示点、线段、区域等空间对象方向、距离结合关系模型的表示及推理。主要工作包括:(1)总结并分析了现有空间方向、距离关系模型的研究现状,详细介绍了空间对象方向关系模型中的方向关系统计模型及定性距离的表示方法;(2)结合文献[21]的方向关系模型和Clementini等提出的点对象距离关系模型,提出了一种同时适合于表示点、线段、区域等空间对象方向、距离结合关系的表达模型-SD模型;(3)在此基础上给出了基于SD模型的点对象方向、距离结合关系推理算法-CombinationDD算法;(4)基于分解综合的思想,进一步给出SD模型中区域之间方向距离结合关系推理算法-CombinationDR算法;(5)设计并实现了基于SD模型的演示系统。本文提出的结合方向、距离关系的SD模型,能够对空间对象的方位关系进行更准确、详细地描述,既能定性地描述空间对象在相同距离关系下的方向差异,又能定量地表示出空间对象在同一方向关系下的差异。良好的可扩展性及统一的表达方法,使得我们提出的SD模型能够有效地提高空间信息表达的完备性和推理算法的准确度,更精确地对空间对象间的方向和距离关系进行表示及推理,对空间关系的结合方式及推理方法进行了有益的扩展与补充。本文的研究工作增强了对象之间空间关系的可区分性,提高了空间分析方法的准确性,对GIS对象间空间关系的分析和查询等有一定的理论意义与应用价值。
（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。
方向与距离结合论文参考文献
[1].杨学文,冯志全,黄忠柱,何娜娜.结合手势主方向和类-Hausdorff距离的手势识别[J].计算机辅助设计与图形学学报.2016
[2].黄和石.空间方向与距离关系结合方法的研究[D].吉林大学.2009
标签：手势识别; 手势主方向; 空间手势坐标点分布特征; 类-Hausdorff距离;