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基于Kinect的孤立词手语识别系统研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·研究背景与意义第10-11页
   ·手语识别领域研究现状第11-15页
     ·基于数据手套的手语识别第11-12页
     ·基于计算机视觉的手语识别第12-13页
     ·基于其他数据装置的手语识别第13-15页
   ·本论文的研究动机和研究内容第15-16页
     ·论文研究动机第15页
     ·论文主要研究内容第15-16页
   ·论文组织结构第16-18页
第2章 孤立词手语识别常用算法第18-24页
   ·引言第18页
   ·动态时间规整(DTW)算法第18-20页
   ·隐马尔科夫模型(HMM)第20-24页
第3章 数据采集和特征提取第24-34页
   ·引言第24页
   ·数据获取第24-25页
   ·手语特征提取第25-34页
     ·手语轨迹特征第26-28页
     ·手语形状特征第28-32页
     ·手语特征预处理第32-34页
第4章 基于字典学习和稀疏表示的孤立词手语识别算法第34-44页
   ·引言第34-35页
   ·稀疏表示和字典学习模型第35-37页
   ·区分性字典学习第37-39页
   ·基于联合字典的改进分类算法第39-44页
     ·原分类算法第40页
     ·改进的分类算法第40-44页
第5章 实验结果和系统设计第44-58页
   ·实验结果第44-51页
     ·手语数据集第44页
     ·字典学习参数选择第44-45页
     ·不同手语特征的识别结果第45-46页
     ·改进的分类算法的识别率对比第46-48页
     ·面向非特定人的识别结果第48-49页
     ·DTW、HMM和文章识别算法性能对比第49-51页
   ·系统设计实现第51-58页
     ·手语词预分类第51-53页
     ·设计框图第53页
     ·识别系统开发和运行结果第53-58页
第6章 总结与展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第66页

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