| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 中国手语概述 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容及论文结构 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第15-16页 |
| 第2章 基于Kinect2.0的手语数据获取 | 第16-28页 |
| 2.1 Kinect for windows 2.0 | 第16-21页 |
| 2.1.1 Kinect2.0 简介 | 第16-19页 |
| 2.1.2 Kinect坐标变换 | 第19-21页 |
| 2.2 基于深度信息的手势分割和跟踪 | 第21-26页 |
| 2.2.1 手势分割与跟踪概述 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于深度阈值和肤色阈值相结合的手部分割 | 第23-25页 |
| 2.2.3 手部跟踪策略 | 第25-26页 |
| 2.3 手势轨迹获取和预处理 | 第26-27页 |
| 2.3.1 手势轨迹获取 | 第26页 |
| 2.3.2 手势轨迹预处理 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 静态手语识别算法研究 | 第28-46页 |
| 3.1 静态手势特征提取 | 第28-37页 |
| 3.1.1 Hu矩 | 第28-30页 |
| 3.1.2 SURF | 第30-35页 |
| 3.1.3 Hu+SURF-BoW特征融合 | 第35-37页 |
| 3.2 SURF误匹配点过滤 | 第37-41页 |
| 3.2.1 基于相对方向的误匹配点过滤 | 第38-40页 |
| 3.2.2 基于相对位置的误匹配点过滤 | 第40-41页 |
| 3.3 实验和分析 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 实时动态手语识别算法研究 | 第46-77页 |
| 4.1 基于核相关滤波的手势跟踪 | 第46-55页 |
| 4.1.1 核相关滤波(KCF)及其求解 | 第47-50页 |
| 4.1.2 多尺度跟踪 | 第50-51页 |
| 4.1.3 基于Kalman滤波和自适应模型更新的防遮挡机制 | 第51-55页 |
| 4.2 动态时间规整算法及其改进 | 第55-62页 |
| 4.2.1 常用的动态手语识别算法 | 第55-56页 |
| 4.2.2 动态时间规整(DTW) | 第56-57页 |
| 4.2.3 端点放宽的边界约束 | 第57-60页 |
| 4.2.4 DTW的下界距离过滤 | 第60-62页 |
| 4.3 运动轨迹和关键手型相结合的手语识别策略 | 第62-70页 |
| 4.3.1 手部轨迹权重分配 | 第62-63页 |
| 4.3.2 基于滑动窗口的关键手型提取 | 第63-68页 |
| 4.3.3 识别策略 | 第68-70页 |
| 4.4 实验和分析 | 第70-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第5章 手势识别系统的设计与实现 | 第77-85页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第77页 |
| 5.2 系统实现流程 | 第77-79页 |
| 5.3 系统运行测试及结果分析 | 第79-84页 |
| 5.3.1 系统界面功能介绍 | 第79-80页 |
| 5.3.2 系统测试 | 第80-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 第6章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 总结 | 第85-86页 |
| 6.2 展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文与参加的科研项目 | 第92页 |
