| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外研究状况 | 第12-13页 |
| ·国内研究状况 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-17页 |
| 2 手势识别概述 | 第17-28页 |
| ·手势的定义及分类 | 第17-18页 |
| ·手势识别的定义及分类 | 第18-20页 |
| ·手势识别研究的关键技术 | 第20-26页 |
| ·手势分割 | 第20-21页 |
| ·手势建模 | 第21-22页 |
| ·手势特征提取 | 第22-25页 |
| ·手势识别 | 第25-26页 |
| ·手势识别困难的原因 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 3 融合肤色模型和运动检测的手势分割 | 第28-45页 |
| ·图像采集 | 第28-29页 |
| ·图像预处理 | 第29-33页 |
| ·图像的平滑 | 第29-31页 |
| ·图像的锐化 | 第31-32页 |
| ·光照校正 | 第32-33页 |
| ·肤色模型 | 第33-37页 |
| ·RGB 肤色模型 | 第33-34页 |
| ·HSV 肤色模型 | 第34-35页 |
| ·YCbCr 肤色模型 | 第35-36页 |
| ·RGB、HSV 和 YCbCr 三种肤色模型对比 | 第36-37页 |
| ·运动检测 | 第37-40页 |
| ·帧差法 | 第37-38页 |
| ·背景差分法 | 第38-39页 |
| ·帧差法和单高斯背景差分对比 | 第39-40页 |
| ·图像后处理 | 第40-42页 |
| ·标记连通区域 | 第40-41页 |
| ·去除手臂 | 第41-42页 |
| ·本文提取手掌的总体方法 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 4 连续动态手势识别 | 第45-57页 |
| ·手势轨迹特征值的提取 | 第45-46页 |
| ·基于 HMM 的孤立动态手势识别 | 第46-52页 |
| ·HMM 的概述 | 第46-47页 |
| ·HMM 的三个核心问题及解决方法 | 第47-50页 |
| ·HMM 的拓扑结构和类型 | 第50-51页 |
| ·本文对手势样本的状态划分 | 第51页 |
| ·实验探讨 | 第51-52页 |
| ·基于 HMM 门限模型的连续动态手势识别 | 第52-56页 |
| ·HMM 门限模型 | 第52-53页 |
| ·连续手势的识别以及起点和终点的定位 | 第53-55页 |
| ·实验探讨 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |