| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 手势识别技术的国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文研究内容结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 关键技术分析和手势模型构建 | 第14-25页 |
| 2.1 关键技术分析 | 第14-17页 |
| 2.1.1 手势识别技术方案对比 | 第14-16页 |
| 2.1.2 基于MEMS运动传感器的双手手势识别关键技术 | 第16-17页 |
| 2.2 手势模型构建 | 第17-24页 |
| 2.2.1 手势信息解算和手势特征选取 | 第17-19页 |
| 2.2.2 动态手势模型 | 第19-22页 |
| 2.2.3 辅助手势和双手手势模型 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 手势信息采集和处理模块设计 | 第25-42页 |
| 3.1 模块硬件电路设计 | 第25-31页 |
| 3.1.1 运动传感器 | 第26-28页 |
| 3.1.2 无线传输模块 | 第28-29页 |
| 3.1.3 嵌入式处理器 | 第29-31页 |
| 3.2 MEMS传感器误差校正 | 第31-35页 |
| 3.2.1 加速度传感器的标定 | 第32-33页 |
| 3.2.2 陀螺仪的标定 | 第33页 |
| 3.2.3 磁罗盘的标定 | 第33-35页 |
| 3.3 手势姿态角解算 | 第35-41页 |
| 3.3.1 加速传感器和磁罗盘融合实现姿态解算 | 第36-37页 |
| 3.3.2 基于陀螺仪的姿态角测量 | 第37-38页 |
| 3.3.3 互补滤波器的设计和数据融合 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 动态手势识别算法设计 | 第42-58页 |
| 4.1 手势识别算法选择 | 第42-45页 |
| 4.2 基于DTW的动态手势识别 | 第45-51页 |
| 4.2.1 手势模板设计 | 第45-48页 |
| 4.2.2 手势识别算法 | 第48-51页 |
| 4.3 样本手势预处理 | 第51-54页 |
| 4.3.1 样本手势预裁切 | 第52-53页 |
| 4.3.2 样本手势过滤 | 第53-54页 |
| 4.4 识别算法优化和加速 | 第54-57页 |
| 4.4.1 模板预筛选和预排序 | 第55-56页 |
| 4.4.2 非最优匹配的提前截止 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 辅助手势识别和双手手势关联算法设计 | 第58-65页 |
| 5.1 辅助手势识别算法设计 | 第58-61页 |
| 5.1.1 辅助手势模板设计 | 第58-59页 |
| 5.1.2 辅助手势识别算法 | 第59-61页 |
| 5.2 基于有限状态机的双手手势关联 | 第61-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 实验验证和分析 | 第65-71页 |
| 6.1 手势识别算法有效性验证 | 第66-68页 |
| 6.2 算法效率和识别率验证 | 第68-70页 |
| 6.3 系统识别率实验 | 第70页 |
| 6.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第7章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 7.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 7.2 工作展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |