基于Kinect的连续中国手语识别
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.3 手语识别存在的问题 | 第19页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第19-20页 |
| 1.5 章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于Kinect的手语数据获取和预处理 | 第22-32页 |
| 2.1 Kinect for Windows | 第22-25页 |
| 2.1.1 Kinect硬件结构 | 第22-23页 |
| 2.1.2 Kinect深度数据获取 | 第23-24页 |
| 2.1.3 Kinect骨骼点位置估计 | 第24-25页 |
| 2.2 轨迹数据获取与预处理 | 第25-26页 |
| 2.2.1 轨迹数据获取 | 第25页 |
| 2.2.2 轨迹数据预处理 | 第25-26页 |
| 2.3 基于彩色图像和深度图像的手部分割 | 第26-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 特征提取和独立词识别 | 第32-54页 |
| 3.1 轨迹特征提取 | 第32页 |
| 3.2 手形特征提取 | 第32-37页 |
| 3.2.1 Hu矩特征 | 第33-34页 |
| 3.2.2 HOG描述子 | 第34-35页 |
| 3.2.3 面积比例特征 | 第35-37页 |
| 3.3 独立词识别 | 第37-39页 |
| 3.4 基于Kinect的手语独立词识别实验 | 第39-52页 |
| 3.4.1 算法流程 | 第39-40页 |
| 3.4.2 基于Kinect的中国手语数据集 | 第40-51页 |
| 3.4.3 独立词识别实验与分析 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 连续手语识别研究 | 第54-68页 |
| 4.1 连续手语识别算法概述 | 第54-55页 |
| 4.2 连续手语分割算法 | 第55-64页 |
| 4.2.1 潜在动态条件随机场 | 第55-59页 |
| 4.2.2 加权特征反向传播神经网络 | 第59-61页 |
| 4.2.3 手语分割实验与分析 | 第61-64页 |
| 4.3 Viterbi算法 | 第64-65页 |
| 4.4 连续手语识别实验与分析 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结和展望 | 第68-70页 |
| 5.1 全文总结 | 第68-69页 |
| 5.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77-78页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第78页 |
