| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·手势识别的技术难点 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| ·手势识别系统的构成 | 第13页 |
| ·本文的主要工作内容 | 第13-15页 |
| 第二章 手势图像分割算法研究 | 第15-32页 |
| ·手势图像分割的主要算法 | 第15页 |
| ·基于背景建模的手势图像分割算法 | 第15-17页 |
| ·基于帧间差分法的手势图像分割算法 | 第17-18页 |
| ·基于肤色的手势图像分割算法 | 第18-26页 |
| ·颜色空间基本知识 | 第18-21页 |
| ·Gaussian混合模型 | 第21-23页 |
| ·基于肤色颜色空间特征的手势图像分割 | 第23-26页 |
| ·基于背景分割和GMM肤色空间的手势分割的算法以及实验仿真 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 手势重心定位及指尖检测算法研究 | 第32-43页 |
| ·手部模型的研究 | 第32页 |
| ·手掌重心定位的算法研究 | 第32-34页 |
| ·手指指尖检测技术研究 | 第34-42页 |
| ·手掌轮廓提取算法 | 第35-37页 |
| ·根据曲率检测法指尖粗定位技术的研究 | 第37-38页 |
| ·基于手掌重心距离的指尖判定算法 | 第38-42页 |
| ·基于手掌重心距离的指尖判定算法实验结果 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 静态手势特征提取算法研究 | 第43-58页 |
| ·手势特征 | 第43-45页 |
| ·手势结构特征 | 第43-44页 |
| ·手势统计特征 | 第44-45页 |
| ·基于傅立叶描述子的特征提取 | 第45-47页 |
| ·手势的不变矩特征 | 第47-52页 |
| ·矩的物理定义 | 第47-49页 |
| ·矩的变换 | 第49-51页 |
| ·Hu矩 | 第51-52页 |
| ·手势定义 | 第52页 |
| ·手势结构特征 | 第52-56页 |
| ·具有不变性的手势结构特征 | 第52-54页 |
| ·基于手指角度的手势结构特征的提取 | 第54-56页 |
| ·手势特征值提取实验结果 | 第56-57页 |
| ·傅立叶描述子手势特征提取实验结果 | 第56页 |
| ·Hu不变矩手势特征提取实验结果 | 第56-57页 |
| ·手势结构特征提取的实验结果 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于支持向量机的手势识别研究 | 第58-62页 |
| ·支持向量机的基本概念 | 第58-59页 |
| ·支持向量机的组合多值分类问题 | 第59-60页 |
| ·支持向量机的核函数 | 第60-61页 |
| ·基于支持向量机的手势识别实验及结果分析 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·下一步研究展望 | 第63-64页 |
| 附录1 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |