| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文研究内容及意义 | 第10-11页 |
| ·论文章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 手势检测、跟踪与识别的理论基础 | 第13-27页 |
| ·手势识别的定义和分类 | 第13-15页 |
| ·数字图像处理基础 | 第15-17页 |
| ·图像去噪 | 第16页 |
| ·数学形态学处理 | 第16-17页 |
| ·手势检测与分割理论 | 第17-21页 |
| ·运动目标检测与分割 | 第17-18页 |
| ·肤色检测与分割 | 第18-21页 |
| ·手势跟踪理论 | 第21-24页 |
| ·Camshift 算法 | 第21-23页 |
| ·Kalman 滤波算法 | 第23-24页 |
| ·动态手势识别理论 | 第24-26页 |
| ·隐马尔可夫模型算法 | 第24-25页 |
| ·隐马尔可夫模型的三个基本问题 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 手势识别系统核心模块设计与实现 | 第27-51页 |
| ·识别系统框架设计 | 第27页 |
| ·手势目标检测与分割的设计与实现 | 第27-34页 |
| ·手势图像去噪处理 | 第28-29页 |
| ·运动手势检测与分割 | 第29-31页 |
| ·手势图像数学形态学处理 | 第31页 |
| ·基于 HSV 的肤色检测与分割 | 第31-32页 |
| ·肤色与运动结合检测与分割 | 第32-34页 |
| ·手势跟踪的设计与实现 | 第34-42页 |
| ·camshift 算法的实现 | 第34-37页 |
| ·kalman 滤波的实现 | 第37-38页 |
| ·camshift 与 kalman 滤波手势跟踪实验 | 第38-39页 |
| ·实验结果分析与改进 | 第39-42页 |
| ·手势识别的设计与实现 | 第42-47页 |
| ·特征提取 | 第42-43页 |
| ·基于 HMM 的动态手势识别 | 第43-45页 |
| ·手势识别实验结果与分析 | 第45-47页 |
| ·手势识别系统测试 | 第47-49页 |
| ·测试方法设计 | 第47-48页 |
| ·测试结果与分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 实时手势识别在音乐播放器中的应用 | 第51-61页 |
| ·系统总体结构 | 第51-53页 |
| ·需求规定 | 第51-52页 |
| ·运行环境 | 第52页 |
| ·模块分析 | 第52-53页 |
| ·系统应用 | 第53-57页 |
| ·系统开发的软件环境与硬件环境 | 第53页 |
| ·系统整体流程 | 第53-57页 |
| ·系统模块设计 | 第57页 |
| ·系统运行结果 | 第57-58页 |
| ·系统功能测试 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·论文总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |