| 目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 插图索引 | 第12-13页 |
| 附表索引 | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-21页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第14-15页 |
| ·手势识别国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·基于数据手套的手势识别研究现状 | 第15-16页 |
| ·基于视觉的手势识别研究现状 | 第16-18页 |
| ·手势识别研究难点问题 | 第18-19页 |
| ·研究目标及研究内容 | 第19页 |
| ·论文的组织结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 基于视觉的手势识别技术综述 | 第21-27页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·手势及手势识别的定义 | 第21页 |
| ·手势识别一般体系结构及相关技术 | 第21-26页 |
| ·手势分割 | 第22-23页 |
| ·手势建模 | 第23-24页 |
| ·手势识别 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于区域增长型脉冲耦合神经网络的手势分割 | 第27-38页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·区域生长 | 第27-28页 |
| ·Stewart的PCNN改进模型 | 第28-31页 |
| ·PCNN改进模型 | 第28-30页 |
| ·Stewart改进模型的特点 | 第30-31页 |
| ·基于简化的区域生长型PCNN手势分割 | 第31-35页 |
| ·YCgCr颜色空间 | 第31-33页 |
| ·高斯肤色模型 | 第33-34页 |
| ·简化的区域生长PCNN模型 | 第34-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于多尺度曲率分析的指尖检测 | 第38-44页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·基于多尺度曲率分析的指尖检测 | 第39-41页 |
| ·手势分割 | 第39页 |
| ·轮廓提取 | 第39-40页 |
| ·多尺度曲率分析 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于BOF-SVM模型的手势识别 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·图像局部不变性特征 | 第44-48页 |
| ·手势特征提取 | 第48-50页 |
| ·采用SIFT算法提取手势图像局部不变性特征点 | 第48-49页 |
| ·通过K-means聚类生成视觉码书 | 第49页 |
| ·BOF量化过程 | 第49-50页 |
| ·建立手势识别模型 | 第50-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-55页 |
| ·离线识别 | 第52-53页 |
| ·实时手势识别 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 基于指尖检测的PowerPoint手势控制系统的设计与实现 | 第56-60页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·控制手势的定义及识别算法 | 第56-58页 |
| ·系统设计与实现 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第72页 |