| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-21页 |
| 1.1.1 手势跟踪技术 | 第13-15页 |
| 1.1.2 手势识别技术 | 第15-19页 |
| 1.1.3 轨迹分割方法研究 | 第19-21页 |
| 1.2 本文工作 | 第21-22页 |
| 1.3 本文组织 | 第22-23页 |
| 1.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第2章 具有单调性的复杂手势分割方法 | 第24-43页 |
| 2.1 引言 | 第24-25页 |
| 2.2 基于深度相机的稳定手势轨迹获取 | 第25-27页 |
| 2.2.1 手势运动轨迹数据采集 | 第25-26页 |
| 2.2.2 运动轨迹平滑 | 第26-27页 |
| 2.3 三维手势运动的特性和属性分析 | 第27-32页 |
| 2.3.1 动态手势轨迹的行为特征 | 第27-28页 |
| 2.3.2 运动轨迹的属性分析 | 第28-32页 |
| 2.4 基于多属性具有单调性的手势轨迹分割方法 | 第32-37页 |
| 2.4.1 分割方法框架 | 第32-33页 |
| 2.4.2 基于严格单调性的分割方法 | 第33-35页 |
| 2.4.3 基于带宽单调性的分割方法 | 第35-37页 |
| 2.5 实验结果与讨论 | 第37-42页 |
| 2.5.1 实验结果 | 第38-41页 |
| 2.5.2 实验结果的分析 | 第41-42页 |
| 2.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 基于简洁性-准确性均衡的手势轨迹分割方法 | 第43-72页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 直接投影分割法 | 第44-46页 |
| 3.3 基于最小描述长度准则的轨迹分割融合方法 | 第46-53页 |
| 3.3.1 最小描述长度准则简介 | 第47-48页 |
| 3.3.2 描述长度的编码方法 | 第48-51页 |
| 3.3.3 基于最小描述长度准则的轨迹分割融合方法 | 第51-53页 |
| 3.4 基于分割信度的轨迹分割融合方法 | 第53-58页 |
| 3.4.1 信度规则的提出 | 第54-55页 |
| 3.4.2 特征点的分割信度 | 第55-56页 |
| 3.4.3 基于分割信度的轨迹分割融合方法 | 第56-58页 |
| 3.5 实验结果和分析 | 第58-70页 |
| 3.5.1 直接投影分割法的分割结果 | 第58-59页 |
| 3.5.2 基于最小描述长度准则的分割融合算法的分割结果和比较 | 第59-61页 |
| 3.5.3 基于分割信度的分割融合算法的分割结果 | 第61-67页 |
| 3.5.4 分割算法比较和分析 | 第67-70页 |
| 3.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第4章 交互原型系统设计 | 第72-83页 |
| 4.1 原型系统描述 | 第72页 |
| 4.2 原型系统组成与设计 | 第72-80页 |
| 4.2.1 应用环境和设备需求 | 第72-74页 |
| 4.2.2 交互手势的定义 | 第74-76页 |
| 4.2.3 系统设计 | 第76-80页 |
| 4.3 系统实现和交互效果 | 第80-81页 |
| 4.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 总结和展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |