三维自然手势跟踪的理论与方法

　　《计算机科学与技术学科研究生系列教材（中文版）：三维自然手势跟踪的理论与方法》旨在介绍三维手势跟踪的理论和方法，集中展现有关研究的国内外最新前沿进展，重点介绍近几年作者的最新研究成果。主要内容包括：①国内外最新研究状况，重点介绍研究背景、研究目标、研究方法、研究难点、关键科学问题、理论和应用成果。②对手势跟踪中的关键问题进行建模。③几种典型的三维手势跟踪理论和方法：基于分析-合成技术的手势跟踪方法、基于手势识别的手势跟踪方法、基于MonteCarlo理论的手势状态估计方法。④基于贝叶斯滤波理论的手势状态估计方法。⑤基于粒子滤波跟踪器的理论和方法。⑥手势特征提取的理论和方法。⑦探讨跟踪方法的评价问题。《计算机科学与技术学科研究生系列教材（中文版）：三维自然手势跟踪的理论与方法》可以作为信息科学技术领域高年级本科生或研究生教材，也可以供从事人机交互方向的科研和技术人员参考。

　　冯志全，工学博士，教授，人机交互方向学科带头人，CCF会员。《计算机辅助绘图设计与制造（CADDM）》编委，《计算机辅助设计与图形学学报》、《计算机应用》、《中国图形图像学报》等期刊审稿人，国际期刊《TheOpen Virtual Reality Journal》编委，ACMSIGCHI专委会委员，计算机图学专委会委员，多值逻辑与模糊逻辑专委会委员，山东省网络环境智能计算技术重点实验室常务副主任。主持多项国家自然科学基金、山东省自然科学重点基金、山东省自然科学面-上基金和教育厅科技计划等项目，发表学术论文90余篇，被SCI／EI收录80多篇，其中，多篇论文在《PatternRecognition》、《The Visual Computer》、《Chinese Journal OfElectronics》、《计算机学报》、《软件学报》、《计算机研究与发展》等学术期刊上发表。此外，获得山东省高等学校优秀科研成果奖一等奖3项，教学奖励3项，其他奖励2项，主编教材1部；获得多项国家发明专利。主要研究方向：人机交互，手势跟踪，虚拟现实，图像处理。　杨波，工学博士，教授，CCF高级会员，首届山东省自然科学杰出青年基金获得者，全国优秀教师。现为教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会副主任，ACMJinanChapter主席，山东计算机学会副理事长，山东省信息化专家组副组长，山东省委保密委员会技术咨询专家组副组长，中国计算机学会青年科技工作者论坛学术委员，中国自动化学会智能控制专委会委员、山东省教育信息化专家委员会主任委员、山东省电子商务协会副理事长、山东省网络环境智能计算技术重点实验室主任。近年来主持国家自然科学基金、国家863计划、国家科技支撑计划、国家面向21世纪教学改革项目、山东省自然科学基金、山东省自主创新重大科技专项等科研项目近20项，发表学术论文100余篇，培养博士、硕士研究生60多名。获得山东省科技进步一等奖2项、二等奖3项，山东省计算机优秀应用成果一等奖2项，山东省优秀教学成果一等奖2项、二等奖l项，山东省高等学校优秀科研成果一等奖3项。主要研究方向：计算机网络，智能信息处理，人机交互。

第1章 绪论 1.1 人手跟踪的意义 1.2 人手跟踪的研究目标 1.3 人手跟踪的研究现状 1.3.1 可穿戴HCI系统 1.3.2 人手运动跟踪与识别 1.4 人手跟踪的典型应用 1.4.1 对象编辑 1.4.2 操作物体 1.4.3 漫游和导航 1.4.4 聋哑人手语 1.4.5 家电控制 1.5 手势跟踪研究的难点 1.6 本章小结   第2章 手势跟踪建模 2.1 人手建模 2.1.1 人手的几何建模 2.1.2 人手的约束建模 2.2 相机建模 2.2.1 经典针孔相机模型 2.2.2 简化的相机模型 2.2.3 基于镜面对称的校准算法 2.2.4 基于粒子群优化的摄像机内参数标定算法 2.2.5 样本的选择 2.2.6 算法描述 2.2.7 实验结果及分析 2.3 肤色建模 2.3.1 基于多尺度的肤色建模 2.3.2 基于多方法融合的人手肤色建模 2.3.3 基于双肤色模型的肤色分割建模 2.3.4 基于彩色图像增强算法的肤色建模 2.3.5 基于椭圆聚合的人手肤色的检测 2.4 遮挡建模 2.4.1 基于动态可见手指分析的自遮挡处理方法 2.4.2 基于特征点分析的遮挡处理方法 2.5 运动建模 2.6 初始化手势建模 2.6.1 算法描述 2.6.2 手势的初始分类 2.6.3 快速调整手势模型 2.6.4 算法分析 2.6.5 实验结果 2.6.6 实验分析 2.7 观测似然函数建模 2.7.1 手势约束 2.7.2 观测似然模型 2.7.3 观测似然模型在人手跟踪中的应用 2.8 本章小结   第3章 基于手势识别的手势跟踪 3.1 多灰度图像连续形变的计算机识别技术研究 3.1.1 基本背景 3.1.2 基本术语 3.1.3 识别算法 3.1.4 基本定理 3.1.5 压线格算法 3.1.6 连续形变识别 3.1.7 与数据库中已知图像的匹配 3.1.8 算法性能分析及实验结果 3.2 基于连续形变理论和方法的手势识别技术 3.2.1 识别算法 3.2.2 追踪识别算法 3.2.3 相邻两帧连续形变的跟踪算法 3.2.4 算法的进一步讨论 3.2.5 算法性能分析 3.2.6 实验结果 3.3 对连续形变图像的追踪识别算法的再改进 3.3.1 基本性质和基本定理 …… 第4章 基于贝叶斯滤波理论的手势状态估计方法 第5章 粒子滤波 第6章 特征提取 第7章 跟踪方法的评价 参考文献