| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 手势识别国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 静态手势国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 指尖检测国内外研究现状 | 第12页 |
| 1.2.3 动态手势国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 手势识别相关概述 | 第15-21页 |
| 2.1 Kinect、OpenNI和N ite库简介 | 第15-16页 |
| 2.2 静态手势算法 | 第16-19页 |
| 2.2.1 HOG特征 | 第16-18页 |
| 2.2.2 SVM算法 | 第18-19页 |
| 2.3 动态手势算法 | 第19-20页 |
| 2.3.1 HOG~2特征 | 第19页 |
| 2.3.2 隐马尔科夫模型 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于几何信息预处理的静态手势识别及指尖检测 | 第21-33页 |
| 3.1 手势图像的分割及静态手势数据库的制作 | 第21-22页 |
| 3.1.1 手势图像的分割 | 第21页 |
| 3.1.2 静态手势数据库的制作 | 第21-22页 |
| 3.2 基于几何信息预处理的静态手势识别 | 第22-25页 |
| 3.2.1 手势图像的几何信息预处理 | 第22-24页 |
| 3.2.2 静态手势识别算法设计及说明 | 第24-25页 |
| 3.3 基于人手骨架信息的指尖检测 | 第25-26页 |
| 3.3.1 傅里叶变换、逆傅里叶变换和低通滤波 | 第25页 |
| 3.3.2 指尖检测算法流程 | 第25-26页 |
| 3.4 实验结果及其分析 | 第26-32页 |
| 3.4.1 静态手势数据库的制作结果 | 第26-28页 |
| 3.4.2 静态手势识别结果及分析 | 第28-30页 |
| 3.4.3 指尖检测结果及分析 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于Sobel算子边缘特征强化的动态手势识别 | 第33-42页 |
| 4.1 CVRR-HANDS 3D数据库简介 | 第33-34页 |
| 4.2 Sobel算子边缘检测及最邻近插值法 | 第34-35页 |
| 4.2.1 Sobel算子边缘检测 | 第34页 |
| 4.2.2 最邻近插值法 | 第34-35页 |
| 4.3 边缘特征强化的动态手势识别算法设计及说明 | 第35-37页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第37-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于运动方向变化角度的动态手势识别 | 第42-51页 |
| 5.1 动态手势数据库的制作 | 第42-45页 |
| 5.1.1 卡尔曼目标跟踪 | 第42-43页 |
| 5.1.2 动态手势数据采集 | 第43-44页 |
| 5.1.3 动态手势数据库 | 第44-45页 |
| 5.2 基于运动方向变化角度的动态手势识别 | 第45-47页 |
| 5.2.1 运动方向变化角度的计算 | 第45-46页 |
| 5.2.2 运动方向变化角度的编码 | 第46页 |
| 5.2.3 动态手势识别算法的设计及说明 | 第46-47页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第47-50页 |
| 5.3.1 动态手势数据库的制作结果 | 第47-49页 |
| 5.3.2 动态手势识别结果及分析 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 基于Kinect的隔空手写拼音输入法应用 | 第51-57页 |
| 6.1 程序功能介绍和流程图 | 第51-54页 |
| 6.1.1 Kinect端功能介绍和流程图 | 第51-53页 |
| 6.1.2 Unity端功能介绍和流程图 | 第53-54页 |
| 6.2 汉字模型库的制作 | 第54-55页 |
| 6.3 实验结果及分析 | 第55-56页 |
| 6.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第七章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 7.1 总结 | 第57页 |
| 7.2 展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录： 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |
