| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究与应用现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 实时动态手势识别技术的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 实时动态手势识别技术的应用现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 动态手势识别的相关技术 | 第17-28页 |
| 2.1 视频采集与图像的获取 | 第17-19页 |
| 2.2 手势图像预处理 | 第19-20页 |
| 2.2.1 平滑处理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 二值化处理 | 第20页 |
| 2.3 手势图像分割 | 第20-22页 |
| 2.4 手势特征提取 | 第22-25页 |
| 2.4.1 基于图像属性的手势特征提取算法 | 第22-24页 |
| 2.4.2 基于几何结构的手势特征提取算法 | 第24-25页 |
| 2.5 手势识别 | 第25-27页 |
| 2.5.1 基于状态空间建模的手势识别算法 | 第25-26页 |
| 2.5.2 基于模板匹配的手势识别算法 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于关键帧和局部极值的动态手势特征提取算法 | 第28-38页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 相关工作 | 第29-30页 |
| 3.3 基于关键帧和局部极值的动态手势特征提取算法 | 第30-35页 |
| 3.3.1 基于运动方向的和自适应阈值的关键帧手势图像选取算法 | 第30-32页 |
| 3.3.2 基于局部极值的指尖特征提取算法 | 第32-34页 |
| 3.3.3 算法描述与时间复杂度分析 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-37页 |
| 3.4.1 KFLE算法中关键参数的设置 | 第35-36页 |
| 3.4.2 手势特征提取时间的比较 | 第36-37页 |
| 3.4.3 手势识别正确率的比较 | 第37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于边界约束DTW的实时动态手势识别算法 | 第38-50页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 相关工作 | 第39-40页 |
| 4.3 基于边界约束DTW的实时动态手势识别算法 | 第40-46页 |
| 4.3.1 DTW下界距离计算 | 第41-43页 |
| 4.3.2 DTW距离计算 | 第43-44页 |
| 4.3.3 算法描述及其时间复杂度分析 | 第44-46页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第46-49页 |
| 4.4.1 手势识别时间的比较 | 第47-48页 |
| 4.4.2 手势识别正确率的比较 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 面向手势交互的数据可视查询系统的设计与实现 | 第50-70页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第50-54页 |
| 5.1.1 需求背景与系统建设目标 | 第50-51页 |
| 5.1.2 系统功能性需求 | 第51-53页 |
| 5.1.3 非功能性需求 | 第53-54页 |
| 5.2 概要设计 | 第54-56页 |
| 5.2.1 系统逻辑架构设计 | 第54-56页 |
| 5.3 系统的详细设计与实现 | 第56-62页 |
| 5.3.1 OpenCV介绍 | 第56页 |
| 5.3.2 手势模板库管理模块 | 第56-58页 |
| 5.3.3 自定义手势模块 | 第58-60页 |
| 5.3.4 手势交互模块 | 第60-62页 |
| 5.4 系统测试 | 第62-69页 |
| 5.4.1 功能测试 | 第62-66页 |
| 5.4.2 性能测试 | 第66-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第70页 |
| 6.2 研究与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
