| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题依据和背景情况 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题研究的目的与应用价值 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 静态手势识别研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 动态手势识别研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 手势识别的技术难点 | 第14-15页 |
| 1.3.1 精准分割手部区域困难 | 第14-15页 |
| 1.3.2 有效识别手势动作困难 | 第15页 |
| 1.3.3 手势识别时效性难以控制 | 第15页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 2 Kinect关键技术分析 | 第17-26页 |
| 2.1 Kinect工作原理及适用范围 | 第17-18页 |
| 2.1.1 Kinect发展及工作原理介绍 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Kinect的适用范围介绍 | 第18页 |
| 2.2 Kinect关键技术 | 第18-19页 |
| 2.3 Kinect骨架信息获取 | 第19-23页 |
| 2.3.1 数据获取 | 第20-21页 |
| 2.3.2 训练数据标记 | 第21页 |
| 2.3.3 深度图像的特征 | 第21-22页 |
| 2.3.4 根据随机森林的叶子结点预测骨骼模型 | 第22-23页 |
| 2.4 Kinect在手势识别中相关应用分析 | 第23-25页 |
| 2.4.1 Kinect跟踪骨骼结点 | 第23页 |
| 2.4.2 Kinect的视觉反馈 | 第23-24页 |
| 2.4.3 设计人机交互手势时应遵循的原则 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于Kinect的静态手势识别技术研究 | 第26-39页 |
| 3.1 静态手势识别流程 | 第26-27页 |
| 3.2 手势分割 | 第27-30页 |
| 3.2.1 计算最佳分割阈值 | 第27-28页 |
| 3.2.2 获取手部区域点密度最大的点 | 第28页 |
| 3.2.3 分离手掌区域 | 第28-29页 |
| 3.2.4 细分手部区域 | 第29-30页 |
| 3.3 特征提取 | 第30-34页 |
| 3.3.1 距离特征 | 第30-32页 |
| 3.3.2 高度特征 | 第32-33页 |
| 3.3.3 手掌区域特征 | 第33-34页 |
| 3.4 用支持向量机对手势进行分类识别 | 第34-36页 |
| 3.4.1 支持向量机相关介绍 | 第34-35页 |
| 3.4.2 设计多分类支持向量机算法 | 第35-36页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于Kinect的动态手势识别技术研究 | 第39-51页 |
| 4.1 动态手势识别综述 | 第39-40页 |
| 4.2 图像预处理 | 第40页 |
| 4.3 动态手势关节点提取 | 第40-45页 |
| 4.3.1 行为可信度 | 第40-41页 |
| 4.3.2 运动学可信度 | 第41-42页 |
| 4.3.3 彩色图像可信度 | 第42-43页 |
| 4.3.4 利用最大边缘分类法提取有效关节点 | 第43-45页 |
| 4.4 动态手势特征描述 | 第45-47页 |
| 4.5 利用动态时间规整算法进行动态手势识别 | 第47-49页 |
| 4.5.1 动态时间规整算法（DTW）介绍 | 第47-48页 |
| 4.5.2 本文中动态手势识别（DTW）算法的应用 | 第48-49页 |
| 4.5.3 指向手势的识别 | 第49页 |
| 4.6 实验结果分析 | 第49-50页 |
| 4.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 手势识别在场景驱动中的应用检测 | 第51-61页 |
| 5.1 手势检测中软硬件相关配置 | 第51页 |
| 5.2 Unity3d中设计场景 | 第51-52页 |
| 5.3 实际场景中测试手势识别效果 | 第52-56页 |
| 5.3.1 手势动作提取 | 第52-54页 |
| 5.3.2 精确确定有效骨骼结点 | 第54页 |
| 5.3.3 特征提取 | 第54页 |
| 5.3.4 手势识别 | 第54页 |
| 5.3.5 手势识别实际检测 | 第54-56页 |
| 5.4 实验结果与效率分析 | 第56-60页 |
| 5.4.1 测试结果 | 第56-59页 |
| 5.4.2 分析效率 | 第59-60页 |
| 5.5 本章总结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第61页 |
| 6.2 改进与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |