| 中文摘要 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外手语识别的研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内手语识别的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文各章节安排 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 基于单目视觉的手势定位与分割 | 第15-32页 |
| 2.1 图像预处理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 Hsu R.L光线补偿算法的不足 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Hsu R.L光线补偿算法的一种优化方法 | 第16-18页 |
| 2.1.3 图像滤波 | 第18页 |
| 2.2 手势检测与定位 | 第18-30页 |
| 2.2.1 常见的手势检测算法 | 第19-22页 |
| 2.2.2 一种基于YCgCr与YCgCb肤色模型的手势检测方法 | 第22-28页 |
| 2.2.3 一种双手手势检测与定位方法 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 手势跟踪 | 第32-40页 |
| 3.1 CamShift算法的原理 | 第32-33页 |
| 3.2 CamShift算法的缺陷 | 第33-35页 |
| 3.3 一种基于肤色模型和CamShift的手势跟踪方法 | 第35-37页 |
| 3.4 一种双手跟踪方法 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 特征提取与识别 | 第40-55页 |
| 4.1 SURF特征 | 第40-44页 |
| 4.2 K-means聚类算法 | 第44-45页 |
| 4.3 BoW模型 | 第45-46页 |
| 4.4 SVM分类 | 第46-50页 |
| 4.5 手语识别 | 第50-54页 |
| 4.5.1 建立手语库 | 第50-52页 |
| 4.5.2 基于SURF-BoW特征的手语识别 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小节 | 第54-55页 |
| 5 基于单目视觉的手语识别系统实现 | 第55-62页 |
| 5.1 实验环境 | 第55-56页 |
| 5.2 系统模块与界面 | 第56-58页 |
| 5.2.1 系统模块 | 第56-57页 |
| 5.2.2 系统界面 | 第57-58页 |
| 5.3 系统的实时性 | 第58-59页 |
| 5.4 系统运行演示与结果分析 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参与文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 学位论文数据集表 | 第69-70页 |
