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基于深度信息的手語詞識別研究

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基于深度信息的手語詞識別研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-16頁
  1.1 課題的研究目的及意義第8頁
  1.2 國內外研究現狀第8-14頁
    1.2.1 基于傳統設備的手語識別第9-11頁
    1.2.2 基于深度信息的手語識別第11-13頁
    1.2.3 基于Chalearn數據庫的手語識別第13-14頁
  1.3 本文組織安排第14-15頁
  1.4 本章小結第15-16頁
第2章 相關理論和預備工作第16-36頁
  2.1 chalearn2013 深度數據集第16-19頁
    2.1.1 數據集基本概念第16-18頁
    2.1.2 數據集所包含詞匯第18-19頁
  2.2 本文建立的靜態手語詞數據集及靜態手語詞識別第19-24頁
    2.2.1 靜態手語詞識別數據庫第19頁
    2.2.2 靜態手語詞分割第19-21頁
    2.2.3 靜態手語特征提取第21-23頁
    2.2.4 識別流程及識別實驗第23-24頁
  2.3 動態手語詞識別模型SO-SMP第24-30頁
    2.3.1 識別流程第24-25頁
    2.3.2 (SO)稀疏觀察的關鍵幀提取第25-26頁
    2.3.3 手勢模板匹配第26-29頁
    2.3.4 軌跡模板匹配第29頁
    2.3.5 分類器構造第29-30頁
  2.4 本章所用算法介紹第30-35頁
    2.4.1 匹配算法第30-32頁
    2.4.2 降維算法第32-35頁
  2.5 本章小結第35-36頁
第3章 改進的SO-SMP算法第36-52頁
  3.1 前言第36頁
  3.2 改進的SO-SMP模型第36-40頁
    3.2.1 深度數據濾波第36-38頁
    3.2.2 SMP算法改進第38-40頁
  3.3 實驗結果與分析第40-51頁
    3.3.1 實驗環境和評價標準第40-43頁
    3.3.2 定量實驗結果分析第43-51頁
  3.4 本章小結第51-52頁
第4章 基于人體歸一化和綜合特征的手語詞識別第52-64頁
  4.1 前言第52-53頁
  4.2 基于人體歸一化和綜合特征的改進算法第53-54頁
  4.3 綜合特征的構建第54-56頁
    4.3.1 關節傾角第54-55頁
    4.3.2 馬氏距離第55頁
    4.3.3 特征構造第55-56頁
    4.3.4 降維第56頁
  4.4 實驗第56-63頁
  4.5 本章小結第63-64頁
第5章 總結與展望第64-66頁
  5.1 本文工作總結第64頁
  5.2 未來工作展望第64-66頁
參考文獻第66-71頁
攻讀碩士學位期間參加科研情況第71-72頁
一、參與的科研項目第71-72頁
致謝第72-73頁

本篇論文共73頁,點擊這進入下載頁面。
 
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