| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·Kinect体感技术 | 第10-14页 |
| ·Kinect简介 | 第10-12页 |
| ·kinect工作原理 | 第12-13页 |
| ·Kinect局限性及对策 | 第13-14页 |
| ·手势识别方法综述 | 第14-16页 |
| ·手势识别技术 | 第14-16页 |
| ·手势识别技术难点 | 第16页 |
| ·本文的研究内容及结构 | 第16-19页 |
| ·本文主要研究内容 | 第17页 |
| ·本文的章节安排 | 第17-19页 |
| 2 静态手势识别 | 第19-29页 |
| ·静态手势方法概述 | 第19-20页 |
| ·基于肤色和区域结合的手势分割算法 | 第20-23页 |
| ·肤色分割 | 第21-22页 |
| ·区域分割 | 第22-23页 |
| ·轮廓的多边形拟合 | 第23-24页 |
| ·静态手势识别 | 第24-26页 |
| ·特征提取 | 第24-25页 |
| ·模板匹配 | 第25-26页 |
| ·实验结果 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 手势跟踪和特征提取 | 第29-40页 |
| ·手势跟踪算法简介 | 第29-31页 |
| ·基于粒子滤波的跟踪算法 | 第29-30页 |
| ·基于camshift的跟踪算法 | 第30-31页 |
| ·camshift算法步骤 | 第31-33页 |
| ·颜色概率分布图 | 第31-32页 |
| ·Meanshift | 第32-33页 |
| ·改进的Freeman链码表示手势轨迹 | 第33-36页 |
| ·实验结果 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于改进HMM算法的动态手势识别方法及实验结果分析 | 第40-56页 |
| ·手势识别环境配置 | 第40页 |
| ·硬件配置 | 第40页 |
| ·软件配置 | 第40页 |
| ·手势识别方法 | 第40-42页 |
| ·手势识别算法 | 第40-41页 |
| ·常见的手势识别 | 第41-42页 |
| ·基于隐马尔科夫模型的手势识别 | 第42-46页 |
| ·隐马尔科夫模型理论 | 第42-43页 |
| ·隐马尔科夫模型的三个基本问题 | 第43-44页 |
| ·隐马尔科夫模型的求解算法 | 第44-46页 |
| ·隐马尔科夫模型总结 | 第46页 |
| ·基于改进的隐马尔科夫模型的手势识别 | 第46-53页 |
| ·EM(Expectation-Maximization)算法 | 第46-47页 |
| ·改进的HMM算法 | 第47-49页 |
| ·算法的设计及实现 | 第49-53页 |
| ·实验结果 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结及展望 | 第56-58页 |
| ·本文工作总结 | 第56-57页 |
| ·未来工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62页 |