手语理解的统计模型研究
| 内容摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的工作 | 第12-14页 |
| 第2章 手语识别的统计模型 | 第14-28页 |
| ·手语识别的统计模型 | 第14页 |
| ·特征提取方法 | 第14-16页 |
| ·多数据流的HMM模型 | 第16-20页 |
| ·多数据流的连续HMM模型的参数估计 | 第18页 |
| ·多数据流半连续HMM模型的参数估计 | 第18-19页 |
| ·多数据流的ANN／HMM模型 | 第19-20页 |
| ·基于ANN／DP的手势显式编码 | 第20-23页 |
| ·统计语言学模型 | 第23页 |
| ·Viterbi译码 | 第23-26页 |
| ·运动插入模型 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于数据流状态捆绑的手语识别方法 | 第28-41页 |
| ·引言 | 第28-30页 |
| ·手势的识别基本单元 | 第30-31页 |
| ·捆绑 | 第31-32页 |
| ·孤立手语词的识别算法 | 第32-33页 |
| ·连续手语识别 | 第33-36页 |
| ·运动插入模型 | 第33-34页 |
| ·手势过渡模型的捆绑 | 第34-35页 |
| ·快速匹配算法 | 第35-36页 |
| ·快速搜索算法 | 第36-38页 |
| ·实验结果 | 第38-40页 |
| ·孤立手语词的识别 | 第38-39页 |
| ·连续手语识别 | 第39-40页 |
| ·结论 | 第40-41页 |
| 第4章 手势和唇动融合的并行HMM方法 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41-43页 |
| ·传统的多数据流HMM模型 | 第43-44页 |
| ·并行多数据流模型 | 第44-46页 |
| ·唇读 | 第46-48页 |
| ·人脸定位 | 第46页 |
| ·唇的定位 | 第46-48页 |
| ·特征提取 | 第48页 |
| ·融合实验 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| 第5章 多模式对话系统结构 | 第51-55页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·系统结构 | 第51-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 附录A | 第63-69页 |
| 博士后期间的科研和发表的论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简历 | 第72页 |
