| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究动机 | 第13页 |
| ·研究的问题 | 第13-14页 |
| ·本文的工作 | 第14-16页 |
| 第二章 手写虚拟汉字相关技术的研究现状 | 第16-28页 |
| ·手势识别研究现状 | 第16-20页 |
| ·现有手势交互界面 | 第16-17页 |
| ·基于三维模型的手势识别研究 | 第17-19页 |
| ·基于外观模型的手势识别研究 | 第19-20页 |
| ·汉字识别研究现状 | 第20-27页 |
| ·脱机汉字识别 | 第20-23页 |
| ·联机文字识别 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于改进单高斯模型的前景分割研究 | 第28-35页 |
| ·改进单高斯模型 | 第28-29页 |
| ·基于背景模型和全局方差的前景分割 | 第29-31页 |
| ·基于连通区域检测的背景更新方法 | 第31-33页 |
| ·实验 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于单层函数连接神经网络与KALMAN 滤波器的手写虚拟汉字书写轨迹预测.. | 第35-46页 |
| ·单层函数连接神经网络简介 | 第35-38页 |
| ·训练单层函数连接神经网络 | 第37页 |
| ·单层函数连接神经网络的预测算法 | 第37-38页 |
| ·改进FFNN 用于虚拟手写汉字轨迹预测 | 第38-41页 |
| ·基于KALMAN滤波器的虚拟手写汉字轨迹预测 | 第41-42页 |
| ·KALMAN 滤波器和FFNN 的预测性能 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于轮廓分析和环形特征匹配的指尖定位研究 | 第46-54页 |
| ·指尖定位技术概述 | 第46-47页 |
| ·指尖定位方法 | 第47-51页 |
| ·指尖粗定位 | 第47-49页 |
| ·精确定位 | 第49-51页 |
| ·性能比较 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 基于BEZIER 曲线编码的手写虚拟汉字重构与表示 | 第54-59页 |
| ·BEZIER 曲线简介 | 第54页 |
| ·手写虚拟汉字重构预处理 | 第54-55页 |
| ·拐点检测 | 第55-56页 |
| ·BEZIER 曲线拟合 | 第56页 |
| ·实验和结果 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 手写虚拟汉字的识别研究 | 第59-86页 |
| ·手写虚拟汉字的预处理 | 第60页 |
| ·特征提取 | 第60-68页 |
| ·Gabor 特征 | 第61-63页 |
| ·梯度特征 | 第63-64页 |
| ·8 方向特征 | 第64-66页 |
| ·方向变换特征 | 第66-68页 |
| ·分类器设计 | 第68-80页 |
| ·LDA 欧氏距离分类器 | 第68-71页 |
| ·MLDA+LDA 的分类器 | 第71-73页 |
| ·基于相似类别集合的层级LDA 分类器 | 第73-76页 |
| ·MQDF 分类器 | 第76-77页 |
| ·KMQDF 分类器 | 第77-80页 |
| ·手写虚拟汉字识别实验 | 第80-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第八章 手写虚拟汉字识别应用示例――多通道短信交互系统 | 第86-103页 |
| ·手写虚拟汉字识别系统 | 第87-88页 |
| ·表情识别系统 | 第88-95页 |
| ·人脸表情特征提取 | 第89-92页 |
| ·基于CKFD 的特征选择选择 | 第92-93页 |
| ·人脸表情识别方法的评估实验 | 第93-95页 |
| ·人脸表情识别系统的小结 | 第95页 |
| ·TTS 合成系统 | 第95-96页 |
| ·语音和表情信息驱动人脸动画 | 第96-102页 |
| ·数据库的建立 | 第96-98页 |
| ·动画的合成 | 第98-101页 |
| ·合成结果 | 第101-102页 |
| ·多通道短信交互系统的仿真 | 第102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 结论 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-121页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123页 |
