面向大词汇量的连续中国手语识别系统的研究与实现
| 第1章 引言 | 第1-18页 |
| ·手语识别的研究内容及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·存在的问题 | 第13-14页 |
| ·本论文的主要贡献 | 第14-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 数据的获取 | 第18-24页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·数据手套及位置跟踪器 | 第19-20页 |
| ·特征提取 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于HMM的中国手语识别系统框架 | 第24-38页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·HMM技术 | 第24-30页 |
| ·CHMM的三个基本问题 | 第26页 |
| ·评估问题 | 第26-27页 |
| ·参数估计 | 第27-29页 |
| ·解码问题 | 第29-30页 |
| ·多数据流HMM技术 | 第30-33页 |
| ·并行多数据流HMM | 第30-31页 |
| ·在状态结点融合的多数据流HMM | 第31-33页 |
| ·连续语句的Viterbi译码 | 第33-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 手语识别的训练模型 | 第38-54页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·多数据流CHMM | 第38-39页 |
| ·多数据流半连续HMM | 第39-41页 |
| ·多数据流SCHMM模型参数估计 | 第39-40页 |
| ·实验分析 | 第40-41页 |
| ·多数据流离散HMM | 第41-49页 |
| ·选择各数据流的识别单元 | 第42-47页 |
| ·建立多数据流的DHMM模型 | 第47-48页 |
| ·实验分析 | 第48-49页 |
| ·基于数据流状态捆绑的多数据流的CHMM | 第49-51页 |
| ·流状态捆绑技术 | 第49-51页 |
| ·实验分析 | 第51页 |
| ·四种算法的比较 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 第5章 连续语句识别算法研究 | 第54-64页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·自主设置状态结点数的CHMM | 第54-59页 |
| ·问题的提出 | 第54-56页 |
| ·状态结点数的自动估计 | 第56-57页 |
| ·实验分析 | 第57-58页 |
| ·转移矩阵的修正 | 第58-59页 |
| ·实验分析 | 第59页 |
| ·解码 | 第59-62页 |
| ·快速搜索算法 | 第60-61页 |
| ·估计词跳转的可能性 | 第61-62页 |
| ·实验分析 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第6章 基于词根的手语识别研究 | 第64-82页 |
| ·引言 | 第64-65页 |
| ·统一的HMM框架 | 第65-66页 |
| ·译码 | 第66-71页 |
| ·分层异步识别 | 第67-68页 |
| ·同步识别 | 第68-71页 |
| ·实验分析 | 第71-73页 |
| ·与基于手势词的识别框架的比较 | 第73-76页 |
| ·寻找更少的基元 | 第76-80页 |
| ·寻找每条数据流的基元 | 第76-79页 |
| ·自动切分词根 | 第79-80页 |
| ·小结 | 第80-82页 |
| 第7章 手语识别系统 | 第82-88页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·基于手势词的识别系统 | 第82-83页 |
| ·基于词根的识别系统 | 第83-84页 |
| ·多模式对话系统 | 第84-86页 |
| ·小结 | 第86-88页 |
| 结论与展望 | 第88-90页 |
| 创新点 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 附录A | 第98-104页 |
| 博士期间的科研成果和发表的论文 | 第104-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
