| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 目前存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和章节安排 | 第15-18页 |
| 1.4.1 论文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文的章节安排 | 第16-18页 |
| 2 手部区域的分割与跟踪 | 第18-50页 |
| 2.1 手部区域分割方法 | 第18-25页 |
| 2.1.1 基于肤色的分割 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于深度信息的分割 | 第19-20页 |
| 2.1.3 彩色与深度摄像头定标 | 第20-21页 |
| 2.1.4 结合肤色和深度信息的分割 | 第21-25页 |
| 2.2 手部区域跟踪方法 | 第25-26页 |
| 2.2.1 基于目标模型建模法跟踪 | 第25-26页 |
| 2.2.2 相关滤波法跟踪 | 第26页 |
| 2.2.3 基于搜索法跟踪 | 第26页 |
| 2.3 卡尔曼滤波与区域生长法结合的手部改进跟踪算法 | 第26-35页 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波跟踪 | 第27-29页 |
| 2.3.2 改进的结合区域生长法分割结果的卡尔曼滤波跟踪 | 第29-33页 |
| 2.3.3 当双手接触和遮挡时的跟踪点预测 | 第33-35页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第35-48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 3 基于轨迹的手语识别 | 第50-64页 |
| 3.1 数据集简介 | 第50-51页 |
| 3.2 轨迹数据预处理 | 第51-54页 |
| 3.2.1 手语起止点的确定 | 第51-52页 |
| 3.2.2 轨迹归一化 | 第52-53页 |
| 3.2.3 坐标系间转换 | 第53-54页 |
| 3.3 基于轨迹的动态手语识别算法 | 第54-58页 |
| 3.3.1 动态时间规整算法 | 第54-56页 |
| 3.3.2 支持向量机 | 第56-57页 |
| 3.3.3 以DDTW为核函数的SVM | 第57-58页 |
| 3.4 基于不同特征的手语轨迹识别实验对比与分析 | 第58-61页 |
| 3.4.1 基于不同识别算法的对比实验 | 第59页 |
| 3.4.2 基于不同轨迹特征的对比实验 | 第59-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-64页 |
| 4 基于深度运动图的手型识别 | 第64-80页 |
| 4.1 深度运动图 | 第64-66页 |
| 4.1.1 深度运动图的生成 | 第64-65页 |
| 4.1.2 加权提取的深度运动图 | 第65-66页 |
| 4.2 提取深度运动帧中关键手型的方法 | 第66-70页 |
| 4.3 手型识别算法 | 第70-71页 |
| 4.3.1 极限学习机 | 第70-71页 |
| 4.4 手型特征提取与编码 | 第71-75页 |
| 4.4.1 方向梯度直方图特征 | 第71-73页 |
| 4.4.2 局部二值模式特征 | 第73页 |
| 4.4.3 特征编码 | 第73-75页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第75-77页 |
| 4.6 本章小结 | 第77-80页 |
| 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 | 第88-89页 |