基于复杂背景下手语识别技术的的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外的研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内的研究现状 | 第11页 |
| ·国内外研究现状评述 | 第11-12页 |
| ·该研究领域存在的关键技术与难点 | 第12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·本章研究小结 | 第13-14页 |
| 2 手语识别的基础知识 | 第14-25页 |
| ·手语的基本概念 | 第14-16页 |
| ·手语的含义 | 第14页 |
| ·手语的形成 | 第14-15页 |
| ·手语的分类 | 第15页 |
| ·手语的特征 | 第15-16页 |
| ·手势图像预处理 | 第16-22页 |
| ·彩色图像转灰度图像 | 第16-17页 |
| ·图像平滑 | 第17-19页 |
| ·图像边缘增强 | 第19-22页 |
| ·图像二值化处理 | 第22页 |
| ·基于视觉的手语识别技术 | 第22-24页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第22-23页 |
| ·动态时间规整法(DTW) | 第23页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM) | 第23-24页 |
| ·本章研究小结 | 第24-25页 |
| 3 特征提取 | 第25-40页 |
| ·视觉特征检测基本概念 | 第25-27页 |
| ·基于VFW的视频捕捉技术 | 第27-32页 |
| ·VFW技术原理 | 第27-28页 |
| ·VFW体系结构 | 第28-29页 |
| ·视频捕获模块及主要数据结构 | 第29页 |
| ·利用VFW技术实现视频捕获的工作流程 | 第29-31页 |
| ·单帧视频数据的处理 | 第31-32页 |
| ·VFW特点总结 | 第32页 |
| ·图像分割 | 第32-35页 |
| ·阈值分割法 | 第33页 |
| ·边缘检测法 | 第33-35页 |
| ·区域分割法 | 第35页 |
| ·图像自适应阈值分割 | 第35-37页 |
| ·OTSU算法 | 第35-36页 |
| ·最小误差分割 | 第36-37页 |
| ·手势特征提取 | 第37-39页 |
| ·本章研究小结 | 第39-40页 |
| 4 运动目标检测 | 第40-46页 |
| ·基于帧间差分法的目标检测 | 第40-41页 |
| ·帧间差分法 | 第40-41页 |
| ·双差分法 | 第41页 |
| ·基于背景差分法的目标检测 | 第41-43页 |
| ·背景差分法 | 第41-42页 |
| ·背景更新 | 第42-43页 |
| ·光流法 | 第43-44页 |
| ·基于背景差分法与双差分法的联合检测方法 | 第44-45页 |
| ·运动目标区域检测 | 第44-45页 |
| ·背景估计 | 第45页 |
| ·本章研究小结 | 第45-46页 |
| 5 复杂背景下的手语识别 | 第46-58页 |
| ·复杂背景下的手势分割 | 第46-50页 |
| ·肤色区域检测 | 第46-47页 |
| ·边缘检测 | 第47-48页 |
| ·平滑处理 | 第48-49页 |
| ·运动差分分析 | 第49-50页 |
| ·基于HMM的手语词识别 | 第50页 |
| ·隐马尔科夫模型(HMM)基础知识 | 第50-52页 |
| ·马尔科夫过程 | 第50-51页 |
| ·马尔科夫链 | 第51页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第51-52页 |
| ·HMM的基本问题 | 第52-56页 |
| ·识别问题 | 第52-54页 |
| ·译码问题 | 第54页 |
| ·学习问题 | 第54-56页 |
| ·手势轨迹特征提取 | 第56页 |
| ·实验分析 | 第56-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第63页 |
