| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 人手动作识别的定义 | 第14页 |
| 1.2.2 基于穿戴设备的人手动作识别 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于视觉的人手动作识别 | 第15-17页 |
| 1.3 基于视觉的人手动作识别的发展趋势 | 第17-18页 |
| 1.4 本文研究内容和章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 人手动作识别的基本原理 | 第19-28页 |
| 2.1 人手动作识别系统构成 | 第19页 |
| 2.2 人手动作数据获取方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 Kinect传感器 | 第20-21页 |
| 2.2.2 Kinect SDK介绍 | 第21-22页 |
| 2.3 常用人手图像分割方法 | 第22页 |
| 2.4 常用的人手动作跟踪方法 | 第22-24页 |
| 2.5 常用人手动作识别方法 | 第24-26页 |
| 2.6 典型人手动作识别方法的对比 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于指尖检测的静态手势识别方法研究 | 第28-40页 |
| 3.1 基于深度图像和肤色的人手图像分割方法 | 第28-36页 |
| 3.1.1 基于深度阈值的人手图像分割 | 第28-33页 |
| 3.1.2 基于肤色的人手图像分割 | 第33-35页 |
| 3.1.3 基于深度图像和肤色结合的人手图像分割 | 第35-36页 |
| 3.2 基于指尖检测的静态手势识别系统实现 | 第36-39页 |
| 3.2.1 边缘检测 | 第36-37页 |
| 3.2.2 指尖检测 | 第37-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于约束预处理DTW的人手动作识别方法研究 | 第40-50页 |
| 4.1 人手动作识别的概述 | 第40页 |
| 4.2 人手动作轨迹获取 | 第40-42页 |
| 4.2.1 人手动作的起始和终点 | 第40-41页 |
| 4.2.2 人手动作跟踪 | 第41-42页 |
| 4.3 人手动作特征选择及提取 | 第42-43页 |
| 4.4 人手动作识别方法及其实现 | 第43-49页 |
| 4.4.1 DTW的基本原理 | 第43-45页 |
| 4.4.2 基于约束预处理的DTW算法 | 第45-46页 |
| 4.4.3 基于约束预处理DTW的人手动作识别实现 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 人手动作识别实验和结果分析 | 第50-60页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第50-51页 |
| 5.2 基于指尖检测的的静态手势识别实验 | 第51-52页 |
| 5.3 基于DTW的人手动作识别实验 | 第52-54页 |
| 5.4 左右手灵活度对比实验 | 第54-55页 |
| 5.5 康复程度评估实验 | 第55-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第60-61页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68-71页 |
| 附录 1：部分主要 C | 第68-70页 |
| 附录 2：DTW算法中“双手向中间”动作的特征向量数据 | 第70-71页 |
