基于计算机视觉的手势识别方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手势识别作为人机交互的重要手段，近年来受到越来越广泛的关注。

利用手势进行交互，能够创造更加自然、直观、便捷的交互体验，在虚拟现实、智能家居、辅助医疗等领域具有广阔的应用前景。

本选题旨在研究基于计算机视觉的手势识别方法，探索如何利用计算机视觉技术准确、高效地识别手势，并分析其在人机交互中的应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

手势识别技术作为计算机视觉和人机交互领域的研究热点，近年来取得了显著的进展。

国内外学者在手势分割、特征提取、分类识别等方面进行了大量的研究，并取得了一系列成果。

##国内研究现状国内学者在手势识别领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究基于计算机视觉的手势识别方法，具体研究内容包括以下几个方面：1.手势图像采集与预处理：研究如何利用摄像头等设备采集手势图像，并对采集到的图像进行预处理，例如去噪、灰度化、二值化等，为后续的特征提取和分类识别做好准备。

2.手势分割：研究如何从复杂的背景中准确地分割出手部区域。

本研究将探索基于肤色、运动信息、深度学习等方法的手势分割技术，提高手势识别的鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并按照以下步骤逐步开展：1.文献调研阶段：查阅国内外手势识别领域的文献资料，了解手势识别的发展历史、研究现状、主要方法以及未来趋势，为本研究提供理论基础和方向指导。

2.手势图像数据库构建：根据研究内容，采集并整理一定规模的手势图像数据库，用于后续的算法训练和测试。

3.手势分割算法研究：研究基于肤色、运动信息、深度学习等方法的手势分割技术，并通过实验比较不同方法的性能差异，选择最优的分割算法。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所创新：1.提出一种基于多特征融合的手势识别方法：传统的基于单一特征的手势识别方法容易受到光照、背景等因素的影响，识别精度有限。

本研究将尝试结合多种特征，例如几何特征、外观特征、深度特征等，构建多特征融合的手势识别模型，以提高识别精度和鲁棒性。

2.研究基于深度学习的手势识别方法：深度学习技术在图像识别领域取得了巨大成功，本研究将探索如何将深度学习技术应用于手势识别领域，例如，利用卷积神经网络（cnn）提取手势特征，利用循环神经网络（rnn）进行手势序列识别，以提升手势识别的效率和精度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.刘洋,徐华,张优敏,等.基于改进yolov5的手势识别方法[j].电子测量技术,2023,46(10):106-112.

2.张明,李华.基于深度学习的动态手势识别方法[j].计算机工程与应用,2022,58(19):150-157.

3.王磊,陈伟,张强,等.基于openpose和lstm的动态手势识别[j].计算机工程与设计,2021,42(03):765-771.