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基于HMM与Level Building的连续中国手语识别系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景与意义第9页
    1.2 国内外研究概况第9-13页
        1.2.1 手指语识别研究第10-11页
        1.2.2 孤立词手语识别研究第11-12页
        1.2.3 连续手语识别研究第12-13页
    1.3 本论文的研究动机与研究内容第13-14页
        1.3.1 论文研究动机第13-14页
        1.3.2 论文主要研究内容第14页
    1.4 论文组织结构第14-17页
第2章 连续手语识别的基本问题第17-31页
    2.1 引言第17页
    2.2 手语词模型和运动连接模型第17-26页
        2.2.1 基于CRF的手语词模型和运动连接词模型第17-22页
            2.2.1.1 CRF模型介绍第18-21页
            2.2.1.2 手语词模型构建与运动连接词模型构建第21-22页
            2.2.1.3 手语词分类任务第22页
        2.2.2 基于DTW算法的手语词模型和运动连接模型第22-26页
            2.2.2.1 DTW算法介绍第22-24页
            2.2.2.2 手语词模型构建与运动连接词模型构建第24-26页
            2.2.2.3 手语词分类任务第26页
    2.3 手语词边界检测算法第26-30页
        2.3.1 阈值法第27-28页
        2.3.2 轨迹分割法第28-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 基于加权HMM的手语词模型与运动连接词模型第31-43页
    3.1 引言第31页
    3.2 HMM简介第31-34页
    3.3 加权HMM第34-36页
    3.4 手语词模型构建与运动连接词模型构建第36-38页
        3.4.1 手语词模型构建第36-37页
        3.4.2 运动连接词模型构建第37-38页
    3.5 加入运动轨迹长度约束的分类模型第38-39页
    3.6 实验结果与分析第39-41页
        3.6.1 基于HMM的手语词模型有效性验证第39-40页
        3.6.2 改进的手语词模型有效性对比第40-41页
    3.7 本章小结第41-43页
第4章 基于HMM与Level Building的连续手语识别算法第43-57页
    4.1 引言第43页
    4.2 基于Level Building的手语词边界检测算法第43-46页
    4.3 Level Building算法中的三个问题第46-50页
    4.4 LB-HMM算法的加速算法第50-53页
    4.5 实验结果与分析第53-55页
    4.6 本章小结第55-57页
第5章 连续中国手语识别系统第57-67页
    5.1 引言第57页
    5.2 Kinect输入模块第57-59页
    5.3 手语特征提取模块第59-61页
        5.3.1 运动轨迹特征第59-60页
        5.3.2 手形变化特征第60-61页
    5.4 手语识别模块第61-62页
    5.5 系统开发环境与系统界面第62-64页
    5.6 本章小结第64-67页
第6章 总结与展望第67-69页
    6.1 总结第67页
    6.2 展望第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-75页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第75页

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