| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-20页 |
| 第1章 绪论 | 第20-26页 |
| ·研究背景 | 第20页 |
| ·手语识别 | 第20-21页 |
| ·手语识别的研究意义与典型应用 | 第21-22页 |
| ·本文研究内容和主要贡献 | 第22-24页 |
| ·本文研究内容 | 第22-23页 |
| ·主要贡献 | 第23-24页 |
| ·论文的组织结构 | 第24-26页 |
| 第2章 手语识别研究综述 | 第26-43页 |
| ·手语识别研究现状 | 第26-36页 |
| ·手语数据获取 | 第27-30页 |
| ·手语特征提取 | 第30-33页 |
| ·手语识别 | 第33-36页 |
| ·手语识别的国内研究状况 | 第36-37页 |
| ·手语识别方法归类 | 第37-41页 |
| ·模板匹配方法 | 第38页 |
| ·人工神经网络方法 | 第38页 |
| ·HMM 方法 | 第38-39页 |
| ·神经网络和HMM 相结合的方法 | 第39页 |
| ·其他识别方法 | 第39-40页 |
| ·语言模型 | 第40-41页 |
| ·若干开放问题 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 基于视角相关特征的视角无关手语识别 | 第43-72页 |
| ·问题的提出 | 第43-44页 |
| ·相关工作 | 第44-48页 |
| ·视角无关的手语识别研究 | 第44-45页 |
| ·极几何 | 第45-47页 |
| ·极几何在视角无关的活动分析中的应用 | 第47-48页 |
| ·基于虚拟立体视约束的视角无关手语识别框架 | 第48-51页 |
| ·识别框架 | 第48-50页 |
| ·视角无关的手语序列对齐 | 第50-51页 |
| ·基于基础矩阵唯一性的视角无关手语识别方法 | 第51-54页 |
| ·基于证据理论的验证基础矩阵唯一性的视角无关手语识别方法 | 第54-62页 |
| ·基于复合帧对应的的视角无关手语识别方法 | 第62-64页 |
| ·实验与分析 | 第64-71页 |
| ·数据介绍 | 第64页 |
| ·HMM 方法的实验结果 | 第64-65页 |
| ·使用第九维奇异值的实验结果 | 第65-66页 |
| ·提出的三种视角无关手语识别方法的实验结果 | 第66-70页 |
| ·进一步分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 短时数据缺失下的视角无关手语识别方法 | 第72-93页 |
| ·问题的提出 | 第72-73页 |
| ·基于运动元顺序出现单应性的视角无关手语识别方法 | 第73-77页 |
| ·测量单应性 | 第75-77页 |
| ·识别 | 第77页 |
| ·基于基础矩阵的局部采样（Sample）加全局验证（Consensus）的视角无关手语识别方法 | 第77-83页 |
| ·基本框架 | 第78-80页 |
| ·Sample-Consensus 方法 | 第80-82页 |
| ·识别 | 第82-83页 |
| ·实验与分析 | 第83-92页 |
| ·数据介绍 | 第83-84页 |
| ·单应性识别方法的实验结果 | 第84-86页 |
| ·Sample-Consensus 识别方法的实验结果 | 第86-90页 |
| ·进一步分析 | 第90-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第5章 系统实现相关 | 第93-107页 |
| ·基本框架 | 第93-94页 |
| ·关键技术 | 第94-100页 |
| ·颜色手套的设计 | 第94-97页 |
| ·特征点提取算法 | 第97-100页 |
| ·相关测试 | 第100-105页 |
| ·亮片型颜色手套测试 | 第100-102页 |
| ·拐点颜色手套I 测试 | 第102-104页 |
| ·拐点颜色手套II 测试 | 第104-105页 |
| ·四种颜色手套比较 | 第105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 结论 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-119页 |
| 附录 A 标定数据集词汇集 | 第119-120页 |
| 附录 B 全自动数据集词汇集 | 第120-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 个人简历 | 第124页 |
