| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·手势识别及应用的研究现状 | 第10-12页 |
| ·手势识别及应用的内容概述 | 第12-13页 |
| ·本课题的研究目的及内容 | 第13-14页 |
| ·本文内容的章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 动态手势的图像处理和检测分割技术 | 第15-30页 |
| ·图像帧的采集 | 第15-16页 |
| ·色彩空间之间的转换 | 第16-19页 |
| ·图像的预处理 | 第19-23页 |
| ·图像的平滑处理 | 第19-21页 |
| ·图像的二值化 | 第21-22页 |
| ·图像的形态学处理 | 第22-23页 |
| ·图像的直方图与反投影图 | 第23-24页 |
| ·动态手势的检测分割 | 第24-29页 |
| ·基于差分的动态手势检测分割 | 第25-26页 |
| ·基于肤色直方图的动态手势检测分割 | 第26-28页 |
| ·基于肤色的背景差分的动态手势检测 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 动态手势的跟踪及特征提取 | 第30-43页 |
| ·常用动态手势跟踪算法 | 第30-32页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第32-34页 |
| ·粒子滤波 | 第34-37页 |
| ·贝叶斯重要采样(BIS) | 第34-35页 |
| ·序列重要性采样(SIS) | 第35-36页 |
| ·粒子的退化 | 第36页 |
| ·粒子重采样 | 第36-37页 |
| ·HSV直方图与粒子滤波结合的目标跟踪 | 第37-39页 |
| ·目标的动态模型 | 第37-38页 |
| ·目标的观测模型 | 第38-39页 |
| ·跟踪效果 | 第39-40页 |
| ·特征提取 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于隐马尔可夫模型的手势轨迹识别与应用研究 | 第43-57页 |
| ·基于模板方法与概率统计方法简介 | 第43-44页 |
| ·隐马尔可夫模型基本原理 | 第44-45页 |
| ·隐马尔可夫模型三个基本问题及其求解 | 第45-49页 |
| ·轨迹识别设计 | 第49-50页 |
| ·隐马尔可夫模型设计及训练 | 第50-53页 |
| ·手势识别开始及结束的设定 | 第53-54页 |
| ·实验设计 | 第54页 |
| ·实验结果 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62页 |