| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 综述 | 第12-30页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·目前人机交互系统存在的不足 | 第12-13页 |
| ·基于视觉的手势识别系统的基本框架 | 第13-15页 |
| ·VBGR技术的主要应用领域 | 第15-16页 |
| ·VBGR的分类 | 第16-20页 |
| ·按研究方式的宏微观的划分 | 第16-19页 |
| ·基于轮廓的方法 | 第16-17页 |
| ·基于模型的方法 | 第17-19页 |
| ·按学习方法的划分 | 第19页 |
| ·按采集方式的划分 | 第19-20页 |
| ·按时空关系的划分 | 第20页 |
| ·按目的划分 | 第20页 |
| ·其他划分 | 第20页 |
| ·VBGR的基本要求及性能指标 | 第20-21页 |
| ·VBGR目前遇到的难题 | 第21-22页 |
| ·VBGR涉及到的技术 | 第22-23页 |
| ·确定VBGR进行研究的思路 | 第23-25页 |
| ·与其它识别方法的比较 | 第23-24页 |
| ·本文研究的对象 | 第24页 |
| ·本文的选题意义 | 第24-25页 |
| ·VBGR的国内外研究动态 | 第25-27页 |
| ·国际的研究情况 | 第25-27页 |
| ·国内的研究情况 | 第27页 |
| ·本文的内容安排 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 2 基于视觉的手势识别相关技术基础 | 第30-50页 |
| ·相关的分割算法 | 第30-37页 |
| ·阈值分割算法 | 第30-31页 |
| ·主动轮廓模型算法 | 第31-33页 |
| ·基于边界的分割算法 | 第33-34页 |
| ·区域增长分割算法 | 第34-37页 |
| ·肤色区域生长算法 | 第34-35页 |
| ·ROI区域生长算法 | 第35-37页 |
| ·用于分类的相关算法介绍 | 第37-40页 |
| ·主元分析法和其衍生算法 | 第37-38页 |
| ·线性指尖模型 | 第38-39页 |
| ·运动因果因素分析 | 第39-40页 |
| ·学习算法 | 第40-46页 |
| ·单一学习算法 | 第40-45页 |
| ·基于实例的方法 | 第40-42页 |
| ·基于隐马尔科夫模型(HMM) | 第42-43页 |
| ·基于神经网络 | 第43-44页 |
| ·支撑向量机 | 第44-45页 |
| ·复合学习算法 | 第45-46页 |
| ·相关的颜色空间分析 | 第46-49页 |
| ·对肤色分布区域的特定色彩变换 | 第46-47页 |
| ·由RGB空间到CIELab空间的转换 | 第47-48页 |
| ·HSV空间坐标转换 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 3 基于约束的手部关节模型的研究 | 第50-71页 |
| ·手势模型的分类及特点 | 第50-52页 |
| ·基于三维的手势模型 | 第51页 |
| ·基于表观的手势模型 | 第51-52页 |
| ·手部骨骼模型的构建 | 第52-54页 |
| ·手的骨骼结构 | 第52-53页 |
| ·关节运动分析 | 第53-54页 |
| ·基于约束的手部模型设计 | 第54-67页 |
| ·建模的依据 | 第55-56页 |
| ·手部的一般运动约束 | 第56-59页 |
| ·手指模型的特殊约束 | 第59-60页 |
| ·模糊点脊模型(BR Model) | 第60-67页 |
| ·图像特征分析 | 第61-62页 |
| ·尺度空间 | 第62-63页 |
| ·特征间关系 | 第63页 |
| ·手特征和点脊模型 | 第63-65页 |
| ·点脊模型的手部尺度估计 | 第65-67页 |
| ·试验结果和讨论 | 第67-69页 |
| ·改进的DOF骨骼手部特征定位结果 | 第67页 |
| ·点脊模型的手部特征定位结果 | 第67-68页 |
| ·基于DOF约束的人手模型矩形体仿真(无输入) | 第68页 |
| ·基于约束的人手模型椭圆体仿真(有输入) | 第68-69页 |
| ·实验对比和讨论 | 第69页 |
| ·小结 | 第69-71页 |
| 4 手部区域分割与特征提取算法研究 | 第71-91页 |
| ·基于视觉的手势分割和特征提取研究简介 | 第71-72页 |
| ·手势分割分类和特点 | 第72页 |
| ·结合肤色的手势分割算法 | 第72-79页 |
| ·手势分割的预处理技术 | 第72-74页 |
| ·改进的差分分割算法 | 第72-73页 |
| ·手指定位的几何学分析 | 第73-74页 |
| ·手势图像的配准 | 第74页 |
| ·肤色空间的处理 | 第74-77页 |
| ·CIELab空间的手势平均转移分割 | 第74-75页 |
| ·HSV空间的手势分析 | 第75-77页 |
| ·基于HSV色度的直方图匹配算法 | 第77-79页 |
| ·提取手部区域 | 第79页 |
| ·特征提取的SBB算法 | 第79-86页 |
| ·Boosting算法简述 | 第79-80页 |
| ·NNMF算法 | 第80-81页 |
| ·SBB弱假设基本原理 | 第81-83页 |
| ·分类算法分析 | 第83-86页 |
| ·算法基本步骤 | 第86页 |
| ·实验结果 | 第86-89页 |
| ·基于肤色的差分分割提取实验 | 第86-88页 |
| ·对指尖的定位搜索实验 | 第88页 |
| ·HSV色度的直方图匹配实验 | 第88页 |
| ·基于SBB算法的手势识别结果 | 第88-89页 |
| ·小结 | 第89-91页 |
| 5 基于多分类器的多层次支持向量机手势识别算法研究 | 第91-107页 |
| ·引言 | 第91-92页 |
| ·最佳分配平面(OSH)的获取 | 第92-102页 |
| ·优化问题的提出 | 第92-93页 |
| ·分类器和和函数设定 | 第93-95页 |
| ·支撑向量的更新 | 第95-96页 |
| ·多分类识别--一对多策略 | 第96页 |
| ·SVM优化判决器 | 第96-101页 |
| ·误检测的惩罚 | 第101-102页 |
| ·实验结果和讨论 | 第102-104页 |
| ·小结和讨论 | 第104-107页 |
| 6 基于视觉的手部运动跟踪和分析算法研究 | 第107-135页 |
| ·基于视觉的运动跟踪分类与概况 | 第107-111页 |
| ·基于视觉的运动跟踪分类 | 第107-108页 |
| ·基于视觉的手势跟踪原理基础 | 第108-110页 |
| ·目前的研究状况 | 第110-111页 |
| ·研究进展 | 第110-111页 |
| ·问题的提出 | 第111页 |
| ·基于视觉的运动跟踪算法 | 第111-114页 |
| ·假设模型 | 第111-112页 |
| ·手部窗口搜索 | 第112-113页 |
| ·手部特征点采样 | 第113-114页 |
| ·肤色关联光流估计跟踪算法 | 第114-122页 |
| ·传统光流法的问题 | 第115页 |
| ·肤色模型、运动检测和置信度的设置 | 第115-118页 |
| ·混合肤色模型 | 第115-116页 |
| ·运动检测 | 第116页 |
| ·流估计的置信度评价问题 | 第116-117页 |
| ·搜索模式 | 第117页 |
| ·光流分割 | 第117-118页 |
| ·关联光流法的计算 | 第118-122页 |
| ·光流参数序列 | 第118页 |
| ·光流网格点的数目，网格点间隔下的约束 | 第118-119页 |
| ·光流搜索窗口，像素锐化率和图像取样率 | 第119-120页 |
| ·关联区域块的尺寸 | 第120-122页 |
| ·基于肤色的相干映射手势跟踪算法 | 第122-132页 |
| ·研究现状 | 第122-123页 |
| ·手部骨骼模型约束和转移矩阵 | 第123-125页 |
| ·手势识别的取样算法 | 第125-128页 |
| ·重点取样 | 第125-126页 |
| ·重点因子选择 | 第126-127页 |
| ·轮廓生成 | 第127-128页 |
| ·相干映射手部运动轨迹的提取 | 第128页 |
| ·手部跟踪的估计算法 | 第128-130页 |
| ·预测的建立 | 第130-132页 |
| ·测算法 | 第130-131页 |
| ·状态估计 | 第131-132页 |
| ·实验和讨论 | 第132-133页 |
| ·实验1:使用光流法进行手势跟踪 | 第132页 |
| ·实验2:使用向量相干映射进行手部跟踪和特征提取 | 第132-133页 |
| ·小结和讨论 | 第133-135页 |
| 7 基于视觉的英文字母手势识别系统实现 | 第135-146页 |
| ·系统概述 | 第135-136页 |
| ·系统的设计 | 第136-140页 |
| ·设计诸元 | 第136-139页 |
| ·界面对话设计要求 | 第136-137页 |
| ·手势模型设计 | 第137-138页 |
| ·数据输入界面设计思想 | 第138-139页 |
| ·系统的应用标准 | 第139页 |
| ·识别反应要求 | 第139-140页 |
| ·系统运行过程 | 第140-145页 |
| ·手指定位 | 第141-142页 |
| ·关节和角度的定位 | 第142-143页 |
| ·识别输出 | 第143页 |
| ·系统运行 | 第143-145页 |
| ·小结 | 第145-146页 |
| 8 结论与展望 | 第146-150页 |
| 参考文献 | 第150-158页 |
| 作者简历 | 第158-161页 |
| 学位论文数据集 | 第161页 |