连续手势分割与识别方法的研究和应用
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文工作与内容安排 | 第13-16页 |
| 2 相关工作 | 第16-24页 |
| 2.1 手势识别 | 第16-19页 |
| 2.1.1 手势特征提取与识别 | 第16-17页 |
| 2.1.2 手势识别算法示例 | 第17-19页 |
| 2.2 手势分割 | 第19-22页 |
| 2.2.1 边界检测 | 第19-20页 |
| 2.2.2 滑动窗口 | 第20-21页 |
| 2.2.3 DTW | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 基于深度信息的实时手势识别与分割算法 | 第24-38页 |
| 3.1 算法架构 | 第24-25页 |
| 3.2 特征提取方案 | 第25-30页 |
| 3.2.1 相关点匹配方案 | 第26-28页 |
| 3.2.2 随机点特征计算 | 第28-30页 |
| 3.3 实时手势识别与分割 | 第30-34页 |
| 3.3.1 深度图概率分布向量与分布矩阵 | 第30-31页 |
| 3.3.2 预知分割点信息的实时手势识别 | 第31-32页 |
| 3.3.3 基于动态分割的实时手势识别 | 第32-34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 4 基于多模态信息的实时手势识别与分割算法 | 第38-52页 |
| 4.1 算法架构 | 第40-43页 |
| 4.1.1 RNN&LSTM | 第40-42页 |
| 4.1.2 算法流程 | 第42-43页 |
| 4.2 特征提取方案 | 第43-46页 |
| 4.2.1 关节点特征提取 | 第43-44页 |
| 4.2.2 手掌形状特征提取 | 第44-46页 |
| 4.3 实时手势识别与分割 | 第46页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第46-49页 |
| 4.4.1 数据集介绍 | 第46-47页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-52页 |
| 5 用于虚拟试衣系统的实时手势识别 | 第52-58页 |
| 5.1 虚拟试衣系统 | 第52-53页 |
| 5.2 手势设计 | 第53-54页 |
| 5.3 手势识别 | 第54-56页 |
| 5.3.1 静态手势识别 | 第54-55页 |
| 5.3.2 动态手势识别 | 第55页 |
| 5.3.3 算法流程 | 第55-56页 |
| 5.3.4 手势识别效果 | 第56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 科研成果 | 第68-69页 |
