手部运动与人类日常生活、交流和操作息息相关，以非接触方式从彩色与深度图像中估计人手位姿信息对于人类动作识别与行为分析有重要意义。本书围绕基于彩色与深度图像的人手位姿估计和手势识别问题展开一系列相关技术研究。全书主要内容包括彩色与深度图像信息融合，三维点云空间几何转换，人手位置检测，人手骨骼三维建模，基于生成对抗网络的数据增强，基于李群流形理论的人手位姿估计，人手动作检测和手势识别等。该技术可广泛应用于医疗卫生、智能机器人、辅助驾驶、增强／虚拟现实、移动应用等领域。

第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本书结构安排
第2章 彩色图像中的二维人手检测
2.1 彩色图像的人手目标定位
2.2 人手外观重构
2.3 目标函数与联合训练
2.4 实验结果分析
2.5 本章小结
第3章 彩色与深度图像中的三维人手检测
3.1 深度图到三维点云坐标映射
3.2 RGB-D图像特征提取与融合
3.3 RGB-D图像中人手目标定位
3.4 RGB-D图像中人手外观重构
3.5 RGB-D图像中人手检测模型
3.6 数据采集与实验结果分析
3.7 本章小结
第4章 深度人手图像的数据增强算法研究
4.1 基于三维空间几何变换的数据增强
4.2 基于GAN网络生成人手图像
4.3 基于风格转换网络引入人手噪声
4.4 实验过程与结果分析
4.5 本章小结
第5章 深度人手图像三维位姿估计
5.1 深度残差卷积网络结构
5.2 区域集成网络的三维位姿估计
5.3 姿态引导的区域集成网络的三维位姿估计
5.4 实验结果及分析
5.5 本章小结
第6章 基于共享特征的手势识别与人手位姿估计
6.1 问题分析与方案设计
6.2 基于共享特征的手势识别与人手位姿估计框架
6.3 基于相对人手姿态的半监督学习方法
6.4 实验结果与分析
6.5 本章小结
第7章 无约束场景下的手势识别与人手位姿估计
7.1 问题分析与方案设计
7.2 无约束场景下的手势识别与人手位姿估计
7.3 基于复杂环境的手势识别数据集采集
7.4 实验结果与分析
7.5 本章小结
第8章 总结与展望
主要参考文献