| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 手势识别研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第10-12页 |
| 1.3.1 本文研究内容与主要工作 | 第10-11页 |
| 1.3.2 本文主要贡献与创新 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构安排 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 面向手势识别的手掌区域预处理研究 | 第14-30页 |
| 2.1 手势预处理研究现状 | 第14-16页 |
| 2.2 数据收集 | 第16-17页 |
| 2.3 基于统计学方法的手势分割算法研究 | 第17-24页 |
| 2.3.1 基于统计方法的手势区域关键点定位 | 第17-19页 |
| 2.3.2 基于阈值的手势区域分割算法研究 | 第19-20页 |
| 2.3.3 实验结果分析 | 第20-24页 |
| 2.4 基于关键点的手腕位置定位方法研究 | 第24-29页 |
| 2.4.1 手腕关键点的获取 | 第24-25页 |
| 2.4.2 基于关键点的手腕位置定位 | 第25-27页 |
| 2.4.3 实验结果分析 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 面向静态手势识别的手掌边缘序列递归模型算法 | 第30-48页 |
| 3.1 静态手势特征提取和分类的研究现状 | 第30-32页 |
| 3.2 基于距离的手掌边缘序列构造 | 第32-36页 |
| 3.2.1 基于Sobel算子的手掌边缘轮廓提取 | 第32-34页 |
| 3.2.2 基于边界跟踪算法的手掌边缘轮廓的展开 | 第34-36页 |
| 3.3 基于手掌边缘序列递归图模型的静态手势识别算法研究 | 第36-42页 |
| 3.3.1 手掌边缘序列的定义 | 第36-38页 |
| 3.3.2 手掌边缘序列递归模型的构造 | 第38-40页 |
| 3.3.3 基于柯氏复杂性的视频压缩距离手势相似性检测 | 第40-42页 |
| 3.4 手势识别实验结果与分析 | 第42-47页 |
| 3.4.1 手势识别估计方法 | 第42-43页 |
| 3.4.2 手势识别评估准则 | 第43页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第43-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 面向视频的动态手势识别算法研究 | 第48-60页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 基于递归图模型的动态手势轨迹序列的构造 | 第49-54页 |
| 4.2.1 基于方向角特征的动态手势轨迹序列构造 | 第49-52页 |
| 4.2.2 基于动态轨迹序列递归模型的相似性检测 | 第52-53页 |
| 4.2.3 动态手势轨迹点序列递归模型的构造 | 第53-54页 |
| 4.3 基于CK-1压缩的动态手势轨迹序列相似性检测 | 第54-55页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第70-71页 |
