| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-24页 |
| 1.1 欧式骨架提取研究背景 | 第8-19页 |
| 1.1.1 Connected criterion算法 | 第9-10页 |
| 1.1.2 λ-中轴 | 第10-12页 |
| 1.1.3 离散 λ-中轴 | 第12-14页 |
| 1.1.4 Delta-中轴 | 第14-16页 |
| 1.1.5 Baixiang算法 | 第16-17页 |
| 1.1.6 存在的问题 | 第17-19页 |
| 1.2 基于几何模型手势识别研究背景 | 第19-22页 |
| 1.2.1 掌指分离模型 | 第19-21页 |
| 1.2.2 手势轮廓极值点法 | 第21-22页 |
| 1.3 本文的主要工作与意义 | 第22-24页 |
| 第二章 精准欧式距离变换 | 第24-31页 |
| 2.1 基本概念 | 第24-26页 |
| 2.2 欧氏距离变换计算步骤 | 第26-28页 |
| 2.2.1 数据结构 | 第26-28页 |
| 2.3 欧氏距离变换的梯度和局部极大值点 | 第28-30页 |
| 2.3.1 研究背景 | 第28-29页 |
| 2.3.2 欧式距离变换的梯度 | 第29页 |
| 2.3.3 欧式距离变换的局部极大值点 | 第29-30页 |
| 2.4 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 改进的离散 λ’-中轴算法 | 第31-38页 |
| 3.1 离散 λ’-中轴 | 第31-33页 |
| 3.2 离散 λ’-中轴快速扫描算法 | 第33-34页 |
| 3.2.1 数据结构 | 第33页 |
| 3.2.2 快速扫描算法描述 | 第33-34页 |
| 3.3 自适应阈值下的骨架生长算法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 自适应阈值生长策略 | 第34-36页 |
| 3.3.2 骨架生长算法计算步骤 | 第36-37页 |
| 3.4 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 对比试验设计 | 第38-44页 |
| 4.1 准确度分析 | 第38-39页 |
| 4.2 复杂度分析 | 第39-40页 |
| 4.3 自适应性和鲁棒性分析 | 第40-42页 |
| 4.4 尺度控制能力分析 | 第42-43页 |
| 4.5 骨架还原能力分析 | 第43页 |
| 4.6 小结 | 第43-44页 |
| 第五章 改进算法在手势识别中的应用 | 第44-55页 |
| 5.1 系统结构设计 | 第44-45页 |
| 5.2 动态手势分割 | 第45-50页 |
| 5.2.1 肤色识别技术 | 第46-50页 |
| 5.3 手势识别模型 | 第50-52页 |
| 5.3.1 手势模型 | 第50-51页 |
| 5.3.2 匹配规则 | 第51-52页 |
| 5.4 实验与分析 | 第52-55页 |
| 5.4.1 实验测试 | 第52-54页 |
| 5.4.2 小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |