| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-30页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-13页 |
| ·文献综述 | 第13-24页 |
| ·手势描述 | 第14-16页 |
| ·手势检测 | 第16-17页 |
| ·手跟踪 | 第17-19页 |
| ·手势识别 | 第19-21页 |
| ·手势交互系统现状 | 第21-23页 |
| ·手势交互方法论与软件工具 | 第23-24页 |
| ·本文工作和主要贡献 | 第24-29页 |
| ·本文的结构安排 | 第29-30页 |
| 第2章 手势检测 | 第30-50页 |
| ·引言 | 第30-33页 |
| ·基于Haar-like 特征的AdaBoost 手势检测器 | 第33-36页 |
| ·基于混合高斯模型的肤色块检测 | 第36-38页 |
| ·多检测器的融合 | 第38-41页 |
| ·实验 | 第41-48页 |
| ·数据准备 | 第42-44页 |
| ·AdaBoost 检测器的训练 | 第44页 |
| ·AdaBoost 检测器的对比测试 | 第44-45页 |
| ·融合器配置 | 第45-46页 |
| ·融合检测器性能 | 第46-48页 |
| ·讨论 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第3章 手跟踪 | 第50-86页 |
| ·引言 | 第50-52页 |
| ·鉴别式多核跟踪 | 第52-68页 |
| ·核跟踪基本算法 | 第53-55页 |
| ·基本核跟踪算法的局限 | 第55-57页 |
| ·鉴别式手描述 | 第57-60页 |
| ·尺度自适应多核跟踪 | 第60-63页 |
| ·基于混合高斯核函数的相似度度量 | 第63-66页 |
| ·算法小结与性能分析 | 第66-68页 |
| ·自适应粒子滤波 | 第68-76页 |
| ·粒子滤波原理与基本算法框架 | 第68-72页 |
| ·基本粒子滤波算法的适应性问题 | 第72-73页 |
| ·基于混合高斯核函数相似度的粒子重采样 | 第73页 |
| ·自适应状态转移模型 | 第73-75页 |
| ·算法小结与性能分析 | 第75-76页 |
| ·实验结果 | 第76-85页 |
| ·快速运动下的多核跟踪器性能 | 第77-78页 |
| ·复杂外观变化下的手多核跟踪 | 第78-81页 |
| ·快速与突发运动下小尺度目标跟踪 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第4章 手势识别 | 第86-105页 |
| ·引言 | 第86-88页 |
| ·基于c-HOG 特征的手势描述 | 第88-90页 |
| ·基于软判决的分类器设计 | 第90-95页 |
| ·分类器结构 | 第90-92页 |
| ·软判决的背景与原理 | 第92-95页 |
| ·静态手势识别算法小结与性能分析 | 第95-96页 |
| ·基于轨迹和外观的动态手势交互设计 | 第96-98页 |
| ·实验结果 | 第98-103页 |
| ·数据准备 | 第98-99页 |
| ·不同场景下的静态手势识别 | 第99-101页 |
| ·实时交互中的连续手势识别 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 第5章 手势交互系统设计 | 第105-116页 |
| ·引言 | 第105页 |
| ·手势与交互应用 | 第105-107页 |
| ·硬件平台要求 | 第105-106页 |
| ·交互任务、信息与应用 | 第106-107页 |
| ·一种车载手势视觉交互系统 | 第107-113页 |
| ·车载环境下手势视觉交互的价值与可行性 | 第107-109页 |
| ·车载环境手势视觉交互系统的设计方案 | 第109-113页 |
| ·与主流系统的性能比较 | 第113-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 第6章 结论 | 第116-122页 |
| ·研究工作总结 | 第116-119页 |
| ·下一步工作展望 | 第119-122页 |
| 参考文献 | 第122-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第133-134页 |