| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外的研究情况 | 第9-14页 |
| 1.3 论文的组织安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关原理综述 | 第16-24页 |
| 2.1 Kinect传感器 | 第16-18页 |
| 2.2 增强现实的关键技术 | 第18-24页 |
| 2.2.1 显示技术 | 第18页 |
| 2.2.2 三维注册技术 | 第18-20页 |
| 2.2.3 相关坐标系介绍 | 第20-22页 |
| 2.2.4 交互技术 | 第22-24页 |
| 第三章 静态手势识别 | 第24-40页 |
| 3.1 静态手势识别定义 | 第24-25页 |
| 3.2 静态手势识别常用方法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 基于模板匹配的静态手势识别方法 | 第25-27页 |
| 3.2.2 基于向量机的静态手势识别方法 | 第27-30页 |
| 3.3 基于EMD算法的静态手势识别 | 第30-36页 |
| 3.3.1 手形检测 | 第31-32页 |
| 3.3.2 手势识别 | 第32-35页 |
| 3.3.3 基于EMD算法手势数字的识别实验结果与分析 | 第35-36页 |
| 3.4 三种经典手势识别算法数字识别比较 | 第36-38页 |
| 3.5 基于EMD算法手势识别算法运用 | 第38-40页 |
| 第四章 基于Kinect的增强现实人手康复训练系统设计 | 第40-67页 |
| 4.1 系统开发环境 | 第40-45页 |
| 4.1.1 系统开发工具 | 第40-42页 |
| 4.1.2 系统开发环境的搭建 | 第42-45页 |
| 4.1.3 系统运行环境 | 第45页 |
| 4.2 系统功能分析 | 第45-46页 |
| 4.3 系统总体结构 | 第46-50页 |
| 4.4 系统设计原理 | 第50-63页 |
| 4.4.1 系统坐标形成原理 | 第50-57页 |
| 4.4.2 摄像头标定 | 第57-63页 |
| 4.5 系统交互界面 | 第63-67页 |
| 第五章 基于Kinect的增强现实人手康复训练系统实现 | 第67-84页 |
| 5.1 抓握捏训练 | 第67-70页 |
| 5.1.1 抓握训练 | 第67-68页 |
| 5.1.2 单指尖、多指尖捏握训练 | 第68-70页 |
| 5.2 轨迹训练 | 第70-75页 |
| 5.2.1 直线轨迹训练 | 第70-74页 |
| 5.2.2 曲线轨迹训练 | 第74-75页 |
| 5.3 单手交互训练 | 第75-77页 |
| 5.4 双手交互运动 | 第77-80页 |
| 5.5 实验分析 | 第80-84页 |
| 第六章 总结与展望 | 第84-87页 |
| 6.1 本文总结 | 第84-85页 |
| 6.2 本文主要创新点 | 第85页 |
| 6.3 未来展望 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 硕士研究生期间的学术成果 | 第91页 |
