| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究方法概述 | 第11-16页 |
| 1.2.1 手势识别 | 第11-13页 |
| 1.2.1.1 手的建模 | 第11-12页 |
| 1.2.1.2 手势识别的主要环节 | 第12-13页 |
| 1.2.2 表情识别 | 第13-16页 |
| 1.2.2.1 面部表示 | 第14-15页 |
| 1.2.2.2 表情识别 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.1 手势识别 | 第16-17页 |
| 1.3.2 表情识别 | 第17-19页 |
| 1.4 目前存在的难点 | 第19页 |
| 1.4.1 手势识别 | 第19页 |
| 1.4.2 表情识别 | 第19页 |
| 1.5 论文的研究内容和结构安排 | 第19-22页 |
| 第二章 基于FCN和CNN的手势识别算法 | 第22-44页 |
| 2.1 卷积神经网络的基本原理 | 第22-34页 |
| 2.1.1 人工神经网络 | 第22-32页 |
| 2.1.1.1 单个神经元 | 第23-25页 |
| 2.1.1.2 损失函数 | 第25-26页 |
| 2.1.1.3 优化算法 | 第26-28页 |
| 2.1.1.4 数据预处理 | 第28-29页 |
| 2.1.1.5 权重的初始化 | 第29-30页 |
| 2.1.1.6 批标准化(Batch Normalization) | 第30-31页 |
| 2.1.1.7 正则化 | 第31-32页 |
| 2.1.2 CNN与一般的人工神经网络的区别 | 第32-33页 |
| 2.1.3 卷积层 | 第33-34页 |
| 2.1.4 池化层 | 第34页 |
| 2.1.5 全连接层 | 第34页 |
| 2.2 基于FCN的手部分割算法 | 第34-39页 |
| 2.2.1 从全连接层到卷积层 | 第34-35页 |
| 2.2.2 平移拼接法(shift-and-stitch) | 第35-36页 |
| 2.2.3 基于反向卷积的上采样 | 第36页 |
| 2.2.4 网络结构 | 第36-37页 |
| 2.2.5 跨层结构 | 第37页 |
| 2.2.6 训练集 | 第37-38页 |
| 2.2.7 算法实现 | 第38-39页 |
| 2.3 轮廓检测 | 第39-40页 |
| 2.4 基于CNN的手势识别算法 | 第40-42页 |
| 2.4.1 手势种类 | 第40页 |
| 2.4.2 卷积神经网络 | 第40页 |
| 2.4.3 算法实现 | 第40-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第三章 基于稠密光流和CNN的表情序列识别算法 | 第44-56页 |
| 3.1 视频识别算法概述 | 第44-47页 |
| 3.1.1 基于人工特征的视频识别算法 | 第44-46页 |
| 3.1.1.1 提取特征点 | 第44-45页 |
| 3.1.1.2 跟踪特征点 | 第45页 |
| 3.1.1.3 描述轨迹 | 第45-46页 |
| 3.1.2 基于卷积神经网络的视频识别算法 | 第46-47页 |
| 3.1.2.1 早期融合(Early Fusion) | 第46页 |
| 3.1.2.2 晚期融合(Late Fusion) | 第46页 |
| 3.1.2.3 缓慢融合(Slow Fusion) | 第46-47页 |
| 3.1.2.4 多分辨率CNNs | 第47页 |
| 3.2 稠密光流 | 第47-50页 |
| 3.2.1 基于多项式扩展的位移估计 | 第48-49页 |
| 3.2.2 邻近区域估计 | 第49页 |
| 3.2.3 参数化位移场 | 第49-50页 |
| 3.2.4 加入先验知识 | 第50页 |
| 3.2.5 迭代和多尺度位移估计 | 第50页 |
| 3.3 基于光流卷积神经网络的表情识别算法 | 第50-55页 |
| 3.3.1 网络输入 | 第52-53页 |
| 3.3.2 网络结构 | 第53-54页 |
| 3.3.3 算法实现 | 第54-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 实验与评估 | 第56-72页 |
| 4.1 手部分割算法评估 | 第56-58页 |
| 4.2 手势识别算法评估 | 第58-59页 |
| 4.3 表情特征提取算法评估 | 第59-61页 |
| 4.4 表情识别算法评估 | 第61页 |
| 4.5 表情识别空间流/时间流算法对比 | 第61-62页 |
| 4.6 实际使用效果评估 | 第62-72页 |
| 4.6.1 NAO机器人平台介绍 | 第63-66页 |
| 4.6.1.1 软件框架 | 第63-64页 |
| 4.6.1.2 动作模块 | 第64-65页 |
| 4.6.1.3 视觉模块 | 第65-66页 |
| 4.6.2 手势识别 | 第66-68页 |
| 4.6.3 表情识别 | 第68-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 全文内容总结 | 第72页 |
| 5.2 对未来工作的展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 作者简介 | 第82页 |
