人體尺寸數(shù)據(jù)是一項(xiàng)重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源,雙手作為身體的重要部位,承擔(dān)著人的大部分動(dòng)作。真實(shí)有效的手部數(shù)據(jù)對(duì)于手部特征分析、相關(guān)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、醫(yī)學(xué)研究和刑事偵探都具有十分重要的意義。針對(duì)目前手部測(cè)量數(shù)據(jù)滯后、人工測(cè)量方法效率低而三維測(cè)量成本高的問題,論文提出了基于圖像和標(biāo)記分水嶺算法來獲取手部尺寸的方法,同時(shí)對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行了準(zhǔn)確性驗(yàn)證、手部形態(tài)和特征分析。該方法實(shí)現(xiàn)成本低,測(cè)量快速準(zhǔn)確,并且對(duì)外部環(huán)境和測(cè)試人員要求低,符合將人工智能應(yīng)用到人體測(cè)量工程的發(fā)展趨勢(shì)。主要研究?jī)?nèi)容如下:以浙江地區(qū)青年男性手部為研究對(duì)象,選取50名測(cè)試者,通過人工測(cè)量的方法采集左右手尺寸數(shù)據(jù),對(duì)左右手?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,確定以右手為圖像采集手。針對(duì)手部圖像采集中可能出現(xiàn)的影響因素:光照、距離、穩(wěn)定性等,設(shè)計(jì)了專門的手部圖像采集試驗(yàn)箱,采集了 200名測(cè)試者的右手圖像。既保障了圖像采集效率和質(zhì)量,對(duì)便攜性和制造成本也進(jìn)行了充分考慮。針對(duì)手部紋理特點(diǎn),同時(shí)對(duì)比傳統(tǒng)圖像分割算法的結(jié)果,提出了使用標(biāo)記分水嶺算法提取手部特征點(diǎn)的方法。該方法對(duì)手部輪廓陰影區(qū)域、指節(jié)紋等微弱邊緣具有良好的響應(yīng)能力,而且可以避免因手部紋理復(fù)雜而引起... 

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 相關(guān)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 手部測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)和方法
        1.2.2 手部圖像處理方法
        1.2.3 手部特征分析
    1.3 論文研究目的及意義
    1.4 論文研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線
    1.5 創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 手部數(shù)據(jù)人工測(cè)量
    2.1 測(cè)量對(duì)象及測(cè)量工具
    2.2 測(cè)量姿勢(shì)及測(cè)試項(xiàng)目
    2.3 測(cè)試人員及測(cè)量環(huán)境
    2.4 左右手相關(guān)性分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于圖像和標(biāo)記分水嶺算法的手部測(cè)量方法
    3.0 圖像采集裝置設(shè)計(jì)
    3.1 手部圖像分割
    3.2 基于標(biāo)記分水嶺算法的手部輪廓提取
        3.2.1 分水嶺算法及數(shù)學(xué)原理簡(jiǎn)介
        3.2.2 標(biāo)記分水嶺算法提取手部輪廓
        3.2.3 手部輪廓坐標(biāo)提取
    3.3 腕部特征點(diǎn)、指根和指尖特征點(diǎn)提取
        3.3.1 光滑手部輪廓
        3.3.2 指根和指尖、腕部特征點(diǎn)提取
    3.4 指節(jié)關(guān)鍵點(diǎn)提取
        3.4.1 指節(jié)紋提取
        3.4.2 指節(jié)關(guān)鍵點(diǎn)提取
    3.5 手部尺寸計(jì)算
    3.6 圖像提取的手部尺寸誤差分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 手部形態(tài)和特征分析
    4.1 手型分類
        4.1.1 因子分析
        4.1.2 聚類分析
    4.2 手部尺寸相互關(guān)系研究
        4.2.1 手長(zhǎng)與指長(zhǎng)、掌長(zhǎng)的關(guān)系
        4.2.2 手寬與各指近位指關(guān)節(jié)寬的關(guān)系
        4.2.3 手長(zhǎng)與虎口食指叉距的關(guān)系
        4.2.4 手長(zhǎng)與身高之間的關(guān)系
    4.3 本章小結(jié)
第五章 手部分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)
    5.1 總體結(jié)構(gòu)
    5.2 手部圖像采集平臺(tái)
    5.3 系統(tǒng)主界面介紹及關(guān)鍵功能實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 系統(tǒng)主界面組成及功能介紹
        5.3.2 手部特征自動(dòng)提取算法
        5.3.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與表示
        5.3.4 手部特征分析實(shí)現(xiàn)
    5.4 系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論
    6.1 主要結(jié)論
    6.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
附錄一 人工測(cè)量受試者信息表
附錄二 用于尺寸提取的部分手部圖像
附錄三 隨機(jī)抽取的20名受試者的手工測(cè)量數(shù)據(jù)
附錄四 用于對(duì)比的20名受試者的圖像識(shí)別數(shù)據(jù)
附錄五 數(shù)據(jù)聚類結(jié)果
附錄六 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵代碼
攻讀碩士學(xué)位期間研究成果
    1、攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文
    2、攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)專利
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)Canny算子的手勢(shì)圖像邊緣檢測(cè)[J]. 柏麗銀,彭亞雄,陸安江.  電子科技. 2020(07)
[2]恒定亮度閉環(huán)節(jié)能燈設(shè)計(jì)[J]. 師晴晴.  技術(shù)與市場(chǎng). 2019(10)
[3]關(guān)于數(shù)字圖像處理中多種去噪方法的比較[J]. 馬璐,楊文飛.  吉林工程技術(shù)師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(09)
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[6]基于分水嶺算法的遙感圖像分割方法研究[J]. 李旗,魏楚.  無線互聯(lián)科技. 2019(13)
[7]基于閾值標(biāo)記的分水嶺算法遙感圖像道路提取[J]. 李杰,馮魁祥,朱玲玲,云海姣.  長(zhǎng)春大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(06)
[8]人體體型分類方法研究綜述[J]. 汪海仙,尚笑梅.  現(xiàn)代絲綢科學(xué)與技術(shù). 2019(03)
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碩士論文
[1]基于圖像的人體尺寸獲取[D]. 尹汪.武漢紡織大學(xué) 2018
[2]一種基于標(biāo)記的分水嶺算法在乳腺圖像鈣化點(diǎn)分割中的應(yīng)用[D]. 溫治軍.蘭州大學(xué) 2018
[3]基于手部特征的圖像采集與識(shí)別系統(tǒng)研究[D]. 王黎黎.沈陽工業(yè)大學(xué) 2013
[4]基于數(shù)字圖像的青年男體二維非接觸式測(cè)量系統(tǒng)研究[D]. 陳國(guó)旗.蘇州大學(xué) 2011
[5]基于數(shù)字圖像的青年女性體型及非接觸式二維測(cè)量系統(tǒng)研究[D]. 譚菲.蘇州大學(xué) 2010
[6]基于體表形態(tài)的青年男體體型分類及測(cè)量系統(tǒng)的研究[D]. 許家?guī)r.蘇州大學(xué) 2009
[7]基于數(shù)字圖像的青年女體測(cè)量系統(tǒng)研究[D]. 黃秀麗.蘇州大學(xué) 2009
[8]基于多層次浸沒的分水嶺算法[D]. 楊飛鋒.上海交通大學(xué) 2007
[9]鞍山市成人手形態(tài)的人類學(xué)研究[D]. 孫進(jìn).大連醫(yī)科大學(xué) 2006
[10]應(yīng)用人機(jī)工程學(xué)研究[D]. 李偉.東華大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3728551