1. 研究目的与意义（文献综述）

目的及意义

人机交互技术（human-computer interaction techniques）是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。随着计算机的不断发展进步，人机交互技术也在不断的进步，研究的中心也从计算机为中心转移到以使用者为中心。鼠标键盘仍是目前应用最广泛，最成熟的人机交互技术。现阶段人机交互研究内容主要集中在手势输入、语音识别、人脑控制等方面。研究 开发新型的人机交互技术，不仅可以提高使用者的使用使用体验，也可以提高输出效率。

手势识别是近年来人机交互技术研究的热点之一，手势识别分为静态手势识别和动态手势识别。静态手势识别主要是识别手的形状，状态。动态手势识别是对手的运动轨迹或者连续变化进行识别。动态手势识别可以描述事物，传达信息，对自然语言对很好补充，且不需要专门的手势学习，对输入设备和用户要求都比较低，所以手势识别具有广阔的发展前景和研究价值。

动态手势识别可以应用于多个领域，例如：

2. 研究的基本内容与方案

研究的基本内容：

（1）特征数据的提取（掌心位移，掌心法向量，掌心球半径，手势速度，手指伸展程度，手指分开度，运动方向变化率，手势位移向量角以及拐点对判定计数）

（2）训练得到隐马尔科夫模型（hidden markov model,hmm),并使用该模型对特征向量序列进行分类。

目标：

1.理解leapmotion成像原理，leapmotion的关键技术以及leapmotion数据模型特点

3. 研究计划与安排

1 3月6号前学院完成毕业生参与毕业设计（论文）资格认定工作。

2 3月15号前 完成毕业设计（论文）选题调整和课程补退选任务。

3 3月25号前 学生上传开题报告和外文翻译，指导老师完成评阅审核。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]马力,冯瑾.基于Leap Motion的动态手势识别研究[J].计算机与数字工程,2019,47(01):206-210.[2]刘瑜兴,王淑侠,徐光耀,兰望桂,何卫平.基于Leap Motion的三维手势交互系统研究[J].图学学报,2019,40(03):556-564.[3]孙国道,黄普永,刘义鹏,梁荣华.基于双Leap Motion的三维可视化交互方法研究[J].计算机辅助设计与图形学学报,2018,30(07):1268-1275.[4]刘权,陈一民,高明柯,李启明,黄晨.基于Leap Motion传感器的自适应动态手势识别[J].计算机应用与软件,2017,34(02):198-202 213.[5]胡荐苛,丁哲通,蒋晨.基于Leap Motion手势识别的Arduino智能车控制[J].机械设计与制造工程,2017,46(08):51-54.[6]童政. 基于Leap Motion的动态手势识别[D].天津大学,2017.[7]Nicola Stelian,Chirila Oana Sorina,Stoicu-Tivadar Lacramioara. Enhancing Precision in Gesture Detection for Hand Recovery After Injury Using Leap Motion and Machine Learning.[J]. Studies in health technology and informatics,2019,262.[8]Mantecón Tomás,Del-Blanco Carlos R,Jaureguizar Fernando,García Narciso. A real-time gesture recognition system using near-infrared imagery.[J]. PloS one,2019,14(10).[9]Fernández-González Pilar,Carratalá-Tejada María,Monge-Pereira Esther,Collado-Vázquez Susana,Sánchez-Herrera Baeza Patricia,Cuesta-Gómez Alicia,Oa-Simbaa Edwin Daniel,Jardón-Huete Alberto,Molina-Rueda Francisco,Balaguer-Bernaldo de Quirós Carlos,Miangolarra-Page Juan Carlos,Cano-de la Cuerda Roberto. Leap motion controlled video game-based therapy for upper limb rehabilitation in patients with Parkinson's disease: a feasibility study.[J]. Journal of neuroengineering and rehabilitation,2019,16(1).[10]Song Wei,Wang Anhe,Chen Yang,Bai Shuo,Han Qingquan,Lin Zhonghang,Yan Nan,Luo Deng,Liao Yiqiao,Zhang Milin,Wang Zhihua,Xie Xiang. Design of a Wearable Smart sEMG Recorder Integrated Gradient Boosting Decision Tree based Hand Gesture Recognition.[J]. IEEE transactions on biomedical circuits and systems,2019.[11]López-Casado Carmen,Bauzano Enrique,Rivas-Blanco Irene,Pérez-Del-Pulgar Carlos J,Muoz Víctor F. A Gesture Recognition Algorithm for Hand-Assisted Laparoscopic Surgery.[J]. Sensors (Basel, Switzerland),2019,19(23).[12]高宇,何小海,吴晓红,王正勇,张豫堃.基于Leap Motion的动态手势识别方法[J].计算机系统应用,2019,28(11):208-212.[13]宋一凡,张鹏,刘立波.基于视觉手势识别的人机交互系统[J].计算机科学,2019,46(S2):570-574.[14]Du Jiang,Gongfa Li,Ying Sun,Jianyi Kong,Bo Tao. Gesture recognition based on skeletonization algorithm and CNN with ASL database[J]. Multimedia Tools and Applications,2019,78(21).