基于视觉的无标记手势识别

第1章引言
1 1研究背景
1 2研究意义
1 3国内外研究现状
1 3 1手部检测
1 3 2手部跟踪
1 3 3静态手势识别
1 3 4动态手势识别
1 4本文工作和主要贡献
1 5本文结构安排
第2章手部检测
 2 1基于混合特征的手部检测
2 1 1手部颜色特征
2 1 2Haarlike特征
2 1 3Boost分类器
2 1 4融合肤色信息的Haar特征
2 1 5实验数据分析
2 2基于HOG的左右手识别
2 2 1梯度方向直方图(HOG)
2 2 2主成分分析 (PCA)
2 2 3特征分类
2 2 4实验与分析
2 3结论
第3章手部跟踪
3 1Mean shift简介
3 1 1核函数
3 1 2Mean shift向量形式
3 1 3Mean shift概率密度梯度证明
3 1 4Mean shift算法优缺点
3 2Mean shift跟踪算法
 3 2 1目标特征提取
3 2 2相似度度量
3 2 3搜索策略
3 3混合特征手部跟踪SHS（SIFT Hist Shift )
3 3 1连续混合特征手部跟踪CASHS(Continuously Adaptive SHS)
3 4实验数据分析
3 5结论
第4章手势识别：静态手势
4 1SIFT(SIFT Hist Shift)特征向量
4 2尺度空间极值检测
4 2 1关键点定位
4 2 2关键点方向确定
4 2 3特征向量生成
4 2 4特征匹配
4 3基于多特征融合的手势识别
4 4实验结果和分析
4 5结论
第5章手势识别：动态手势
5 1预备知识：模糊集合和手势
5 1 1模糊集合
5 1 2手势的模糊性
5 1 3模糊集描述的手势
5 2基于FCRFs（Fuzzy based Condition Random Fields)的手势标注
5 2 1条件随机场CRFs（Condition Random Fields)
5 2 2模糊条件随机场FCRFs(Fuzzy based Condition Random Fields)
5 2 3实验和分析
5 2 4小结
5 3基于FLDCRFs（Fuzzy based Latent dynamic Condition Random Fields）的手势识别
5 3 1隐动态条件随机场LDCRFs（Latent dynamic Condition Random Fields）
5 3 2模糊隐动态条件随机场FLDCRFs（Fuzzy bas ed Latent dynamic Condition Random Fields)
5 3 3实验和分析
5 3 4小结
5 4结论
第6章结论与展望
6 1研究内容总结
6 2下一步研究和展望
参考文献162