| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究与现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 手势识别系统相关技术介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 手势预处理 | 第16-17页 |
| 2.3 手势特征提取及跟踪 | 第17-18页 |
| 2.4 手势识别 | 第18-22页 |
| 2.4.1 模板匹配技术 | 第18-19页 |
| 2.4.2 动态时间调整技术 | 第19-20页 |
| 2.4.3 动态贝叶斯网络 | 第20页 |
| 2.4.4 条件随机域 | 第20-21页 |
| 2.4.5 隐马尔可夫模型 | 第21页 |
| 2.4.6 AdaBoost | 第21页 |
| 2.4.7 神经网络 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 手势识别预处理及相关技术研究 | 第23-33页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 改进的噪声处理技术 | 第24-28页 |
| 3.2.1 脉冲耦合神经网络模型 | 第24-26页 |
| 3.2.2 PCNN模型噪声点与边缘点的检测 | 第26-27页 |
| 3.2.3 复合去噪算法 | 第27-28页 |
| 3.2.4 基于PCNN模型和复合去噪算法相结合的新型去噪算法 | 第28页 |
| 3.3 直方图均衡化 | 第28-29页 |
| 3.4 形态学处理 | 第29-30页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第30-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于细胞神经网络和形状特征相结合的手势分割 | 第33-45页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 细胞神经网络的理论基础 | 第33-37页 |
| 4.3 基于细胞神经网络和形状特征相结合的手势分割 | 第37-42页 |
| 4.3.1 基于细胞神经网络的手势分割 | 第37-40页 |
| 4.3.2 结合形状特性分割手势 | 第40-42页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于改进的傅里叶描述子的手势特征提取及识别 | 第45-56页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 基于傅里叶描述子的手势特征提取 | 第45-47页 |
| 5.3 基于改进的傅里叶描述子的手势特征提取 | 第47-48页 |
| 5.4 BP神经网络 | 第48-51页 |
| 5.4.1 BP神经网络模型 | 第48-50页 |
| 5.4.2 BP神经网络学习算法 | 第50-51页 |
| 5.5 基于BP神经网络的手势识别 | 第51-52页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第52-55页 |
| 5.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 基于改进的粒子滤波算法的手势跟踪 | 第56-70页 |
| 6.1 引言 | 第56页 |
| 6.2 粒子滤波算法 | 第56-58页 |
| 6.3 KALMAN滤波算法 | 第58-60页 |
| 6.4 基于粒子滤波算法的手势跟踪 | 第60-63页 |
| 6.4.1 目标模型和观测模型 | 第61-62页 |
| 6.4.2 状态转移模型 | 第62页 |
| 6.4.3 遮挡判定与处理 | 第62-63页 |
| 6.4.4 基于粒子滤波算法的手势跟踪 | 第63页 |
| 6.5 基于改进的粒子滤波算法的手势跟踪 | 第63-67页 |
| 6.5.1 目标模型和观测模型 | 第65-66页 |
| 6.5.2 状态转移模型 | 第66页 |
| 6.5.3 遮挡判定与处理 | 第66-67页 |
| 6.5.4 基于改进的粒子滤波算法的手势跟踪 | 第67页 |
| 6.6 实验结果及分析 | 第67-69页 |
| 6.7 本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 轨迹特征提取与识别 | 第70-88页 |
| 7.1 引言 | 第70页 |
| 7.2 轨迹特征提取 | 第70-72页 |
| 7.2.1 方向角 | 第70-71页 |
| 7.2.2 位置 | 第71-72页 |
| 7.2.3 Freeman链码表示轨迹 | 第72页 |
| 7.3 隐马尔可夫模型的理论基础 | 第72-79页 |
| 7.3.1 隐马尔可夫模型的基本概念与原理 | 第72-73页 |
| 7.3.2 隐马尔可夫模型的三个基本问题 | 第73-74页 |
| 7.3.3 隐马尔可夫模型基本问题的解法 | 第74-79页 |
| 7.3.3.1 评价问题的解法 | 第74-76页 |
| 7.3.3.2 解码问题的解法 | 第76-77页 |
| 7.3.3.3 训练问题的解法 | 第77-79页 |
| 7.4 基于隐马尔可夫模型的轨迹识别 | 第79-81页 |
| 7.4.1 隐马尔可夫模型初始化 | 第79-80页 |
| 7.4.2 隐马尔可夫模型训练 | 第80-81页 |
| 7.4.3 隐马尔可夫模型识别 | 第81页 |
| 7.5 实验结果及分析 | 第81-84页 |
| 7.6 手势识别系统设计与实现 | 第84-87页 |
| 7.7 本章小结 | 第87-88页 |
| 第八章 总结与展望 | 第88-91页 |
| 8.1 总结 | 第88-89页 |
| 8.2 展望 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-97页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第97-98页 |
