| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 基于传统方法的手语识别算法 | 第12-15页 |
| 1.2.2 基于神经网络深度学习方法的手语识别算法 | 第15-17页 |
| 1.3 本论文的研究动机与研究内容 | 第17-19页 |
| 1.3.1 本论文的研究动机 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 手语识别的常用特征与算法 | 第20-30页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 手语识别的常用特征 | 第21-24页 |
| 2.2.1 表征手形的HOG特征 | 第21-23页 |
| 2.2.2 表征关节运动的轨迹特征 | 第23-24页 |
| 2.3 手语识别的常用算法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 HMM模型 | 第24-27页 |
| 2.3.2 基于HMM的手语识别 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于手语特征手形的SHS特征 | 第30-46页 |
| 3.1 引言 | 第30-32页 |
| 3.2 CNN简介 | 第32-38页 |
| 3.2.1 感知器与多层感知器 | 第32-36页 |
| 3.2.2 卷积神经网络的结构与训练 | 第36-38页 |
| 3.3 特征手形库构建与SHS特征设计 | 第38-44页 |
| 3.3.1 手形数据获取与分割 | 第39-41页 |
| 3.3.2 特征手形数据库构建 | 第41-43页 |
| 3.3.3 SHS特征设计 | 第43-44页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于LSTM编码器-解码器结构的孤立词手语识别 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 RNN与LSTM结构 | 第46-50页 |
| 4.2.1 循环神经网络RNN | 第46-48页 |
| 4.2.2 LSTM RNN模型 | 第48-50页 |
| 4.3 基于编码器-解码器结构的孤立词手语识别 | 第50-51页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 基于BLSTM编码器-解码器结构的连续词手语识别 | 第56-62页 |
| 5.1 引言 | 第56-57页 |
| 5.2 基于BLSTM编码器-解码器结构的连续词手语识别 | 第57-59页 |
| 5.2.1 BLSTM模型 | 第57-58页 |
| 5.2.2 基于BLSTM编码器-解码器结构的连续词手语识别 | 第58-59页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 本文总结 | 第62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 附录A 特征手形库手形列表 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第76页 |
