| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17页 |
| 1.3 基于视觉的手势识别研究方法概述 | 第17-23页 |
| 1.3.1 基于视觉的静态手势识别 | 第18-21页 |
| 1.3.2 基于视觉的动态手势识别 | 第21-23页 |
| 1.4 本文研究内容与组织结构 | 第23-26页 |
| 第2章 本文所用相关算法介绍 | 第26-38页 |
| 2.1 陆地移动距离 | 第26-28页 |
| 2.1.1 运输问题 | 第26-27页 |
| 2.1.2 陆地移动距离 | 第27-28页 |
| 2.2 卷积神经网络基础理论 | 第28-32页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第29页 |
| 2.2.2 网络结构 | 第29-30页 |
| 2.2.3 网络训练过程 | 第30-31页 |
| 2.2.4 二维卷积与三维卷积 | 第31-32页 |
| 2.3 深度运动图 | 第32-33页 |
| 2.4 动态图像 | 第33-36页 |
| 2.4.1 排序池化 | 第33-34页 |
| 2.4.2 分层排序池化 | 第34-35页 |
| 2.4.3 动态图像 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 基于手指特征的静态手势分层识别 | 第38-50页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 系统框架设计 | 第38-39页 |
| 3.3 识别系统具体实现 | 第39-45页 |
| 3.3.1 图像采集 | 第39-40页 |
| 3.3.2 手势检测分割 | 第40-41页 |
| 3.3.3 手指特征提取 | 第41-43页 |
| 3.3.4 分类与识别 | 第43-45页 |
| 3.4 实验与分析 | 第45-49页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第45-46页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于多卷积神经网络融合的动态手势识别 | 第50-68页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 系统框架设计 | 第50-51页 |
| 4.3 识别系统具体实现 | 第51-58页 |
| 4.3.1 输入为深度运动图的二维卷积网络 | 第51-52页 |
| 4.3.2 输入为深度法向二次动态图的二维卷积网络 | 第52-54页 |
| 4.3.3 输入为深度及深度法向视频的三维卷积网络 | 第54-55页 |
| 4.3.4 模型融合 | 第55页 |
| 4.3.5 网络模型与训练 | 第55-58页 |
| 4.4 实验与分析 | 第58-65页 |
| 4.4.1 数据集介绍 | 第58-60页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第60-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 全文总结 | 第68-69页 |
| 5.2 未来展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第78页 |