基于视觉的连续手语识别系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·手语识别概述 | 第11-12页 |
| ·手语识别的发展现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14页 |
| 第二章 手语的规则及构成分析 | 第14-17页 |
| ·手的形状 | 第15页 |
| ·手的方向和方位 | 第15-16页 |
| ·手的空间动作 | 第16页 |
| ·面部表情极其其他体态特征 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17页 |
| 第三章 手势分割 | 第17-23页 |
| ·背景减除法 | 第17-18页 |
| ·边缘检测法 | 第18-19页 |
| ·区域增长法 | 第19-20页 |
| ·HOG算法 | 第20-21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23页 |
| 第四章 静态手语识别 | 第23-33页 |
| ·SVM算法 | 第23-29页 |
| ·SVM概述 | 第23-24页 |
| ·SVM最优分类面和广义最优分类面 | 第24-26页 |
| ·SVM的非线性映射 | 第26-27页 |
| ·特征空间的隐式映射：核函数 | 第27-29页 |
| ·HOG-SVM训练识别 | 第29-31页 |
| ·样本选择 | 第31-32页 |
| ·实验结果 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33页 |
| 第五章 动态手势 | 第33-50页 |
| ·动态手势特征构成 | 第33-35页 |
| ·手势跟踪常用方法 | 第35-40页 |
| ·TLD跟踪算法 | 第40-47页 |
| ·预备知识 | 第42页 |
| ·最近邻分类 | 第42页 |
| ·目标模型 | 第42-43页 |
| ·模型更新 | 第43页 |
| ·目标检测 | 第43-44页 |
| ·级联分类器 | 第44-45页 |
| ·跟踪模块 | 第45页 |
| ·综合模块 | 第45-46页 |
| ·PN 学习 | 第46-47页 |
| ·TLD手势跟踪实验结果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 连续手语分类判别 | 第50-63页 |
| ·连续手语分类判别方法 | 第50-51页 |
| ·归一化手语运动特征提取 | 第51-56页 |
| ·基于HOG-SVM的静态手势分割 | 第51页 |
| ·手势起始位置分割 | 第51-53页 |
| ·动态手势的轨迹的离散连续拟合 | 第53-54页 |
| ·手势运动轨迹归一化 | 第54-55页 |
| ·运动中关键帧手形提取 | 第55-56页 |
| ·基于隐马尔科夫模型的手语识别 | 第56-59页 |
| ·HMM正式定义 | 第56-58页 |
| ·HMM的三个基本问题 | 第58-59页 |
| ·实验及结果分析 | 第59-63页 |
| ·特征向量 | 第60页 |
| ·训练手语的隐马尔可夫模型 | 第60-61页 |
| ·识别过程及结果 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63页 |
| 第七章 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
