| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第8-9页 |
| 1.4 论文结构及章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 手势图像的去噪 | 第11-19页 |
| 2.1 传统的图像去噪方法 | 第11-14页 |
| 2.2 混合去噪算法 | 第14-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 手势图像的分割 | 第19-30页 |
| 3.1 基于肤色的手势分割 | 第19-24页 |
| 3.2 基于边缘检测的手势分割 | 第24-28页 |
| 3.3 复杂背景下的手势分割 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 手势图像的特征提取 | 第30-40页 |
| 4.1 SIFT算法的基本原理 | 第30-35页 |
| 4.2 基于PCA降维的SIFT特征提取降维算法 | 第35-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于BP神经网络的静态手势识别 | 第40-48页 |
| 5.1 基于PCA降维的SIFT的BP神经网络设计 | 第40-43页 |
| 5.2 实验过程及结果分析 | 第43-47页 |
| 5.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 总结 | 第48页 |
| 6.2 研究展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 个人简介 | 第53页 |