| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 摘要 | 第7-11页 |
| Symbol Table | 第11-12页 |
| Abbreviations Table | 第12-15页 |
| Chapter 1 Introduction | 第15-23页 |
| 1.1 Hand Gesture Recognitio | 第15-18页 |
| 1.1.1 Hand Segmentation | 第16-17页 |
| 1.1.2 Hand Gesture Recognition | 第17-18页 |
| 1.2 Image stitching | 第18-19页 |
| 1.3 Contributions and Overview | 第19-23页 |
| Chapter 2 Related Work | 第23-31页 |
| 2.1 Gibbs Random Field | 第23-25页 |
| 2.2 Simple Linear Iterative Clustering | 第25-26页 |
| 2.3 Earth Mover's Distance | 第26-27页 |
| 2.4 Scale Invariant Feature Transform | 第27-31页 |
| Chapter 3 Interaction-Free Hand Segmentation with Kinect Depth Camera | 第31-41页 |
| 3.1 Introduction | 第31-32页 |
| 3.2 Proposed Method | 第32-35页 |
| 3.2.1 Calibration Between Color and Depth Cameras | 第32-33页 |
| 3.2.2 Hand Detection on Depth Map | 第33-35页 |
| 3.2.3 Band Segmentation Based on Gibbs Random Field | 第35页 |
| 3.3 Experimental Results | 第35-39页 |
| 3.4 Conclusions | 第39-41页 |
| Chapter 4 Hand Gesture Recognition Based on Super-Pixel Based Finger Earth Move'sDistance | 第41-53页 |
| 4.1 Introduction | 第41-42页 |
| 4.2 Proposed Method | 第42-48页 |
| 4.2.1 Finger Extraction and Representation | 第42-44页 |
| 4.2.2 Superpixel-based Finger Earth Mover's Distance | 第44-47页 |
| 4.2.3 Template Selection and Matchin | 第47-48页 |
| 4.3 Experimental Results | 第48-51页 |
| 4.4 Conclusions | 第51-53页 |
| Chapter 5 Homography-Based Image Stitching with Matching Distribution Constraints | 第53-63页 |
| 5.1 Introduction | 第53-54页 |
| 5.2 Proposed Method | 第54-58页 |
| 5.2.1 Local Homography Model Based on Grid | 第54-55页 |
| 5.2.2 Matching Distribution Uniformity Constrants | 第55-57页 |
| 5.2.3 Combination With Global Similarity Transformation | 第57-58页 |
| 5.3 Experimental Results | 第58-60页 |
| 5.4 Conclusions | 第60-63页 |
| Chapter 6 Summary and Future work | 第63-65页 |
| 6.1 Summary | 第63页 |
| 6.2 Future Work | 第63-65页 |
| Reference | 第65-71页 |
| Acknowledgement | 第71-73页 |
| Biograph | 第73-74页 |
