MỤC LỤC
PHẦN MỞ ĐẦU
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
1.1 Giới thiệu về thiết bị Camera Kinect
1.2 Các giai đoạn xử lý ảnh
1.3 Giới thiệu về SVM (Support Vector Machine)
1.4 Các công thức liên quan
1.5 Giới thiệu về mô-men bất biến
1.6 Giới thiệu các phép toán hình thái học
1.7 Kết luận
CHƯƠNG 2. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
2.1 Phát hiện làn da thông qua màu sắc [2]
2.2 Thuật toán SVM
2.2.1 Huấn luyện SVM
2.2.2 Các ưu thế của SVM trong phân lớp bàn tay [5]
2.3 Phát hiện làn da
2.4 Mục tiêu ứng dụng của hình thái học
2.5 Các phép toán hình thái học [7]
2.6 Các thao tác với hình thái học nhị phân [9]
2.6.1 Phép Dilation (dãn nhị phân) [8]
2.6.2 Phép Erosion (bào mòn ảnh) [8]
2.6.3 Phép Opening và Closing (đóng và mở ảnh) [8]
2.6.4 Thuật toán tách các thành phần liên thông
2.6.5 Mô men bất biến [6]
2.7 Kết luận
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
3.1 Quá trình thử nghiệm
3.2 Kết quả thử nghiệm
3.3 Đánh giá
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
PHỤ LỤC
TÀI LIỆU THAM KHẢO
