1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人机交互技术的发展，手势识别作为一种自然、直观、便捷的交互方式，受到越来越广泛的关注，并在虚拟现实、智能家居、游戏控制、手语识别等领域展现出巨大的应用潜力。
本选题旨在研究静态手势识别系统，实现对预定义静态手势的准确识别，以满足日益增长的非接触式人机交互需求。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
手势识别技术作为人机交互领域的重要研究方向，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、识别算法等方面进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.手势图像采集与预处理:选择合适的摄像头采集手势图像，并对图像进行预处理，包括灰度化、去噪、二值化等操作，以提高图像质量，为后续特征提取做准备。
2.手势特征提取:研究基于形状、颜色、纹理等特征的提取方法，并选择合适的特征组合对手势进行描述，以提高识别系统的鲁棒性和准确性。
3.手势识别算法研究:研究模板匹配、支持向量机、卷积神经网络等算法在静态手势识别中的应用，并对不同算法的性能进行比较分析，选择性能最优的算法进行系统实现。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研与技术学习阶段:查阅国内外手势识别、图像处理、机器学习等领域的文献资料，学习相关理论知识和技术方法，为研究工作的开展奠定基础。
2.系统设计阶段:根据研究目标和内容，设计静态手势识别系统的总体框架，包括硬件平台选型、软件架构设计、模块划分等，明确各部分的功能和接口。
3.算法研究与实现阶段:研究和实现手势图像预处理、特征提取、手势识别等算法，并对不同算法进行比较分析，选择最优算法用于系统实现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的手势特征提取方法:针对现有手势特征提取方法存在特征维度高、计算复杂度高等问题，本研究将探索高效的手势特征提取方法，以降低计算复杂度，提高识别效率。
2.基于深度学习的识别算法:针对传统手势识别算法存在鲁棒性差、识别率低等问题，本研究将采用深度学习算法对手势进行识别，以提高识别系统的鲁棒性和准确性。
3.面向特定应用场景的系统设计:本研究将针对具体的应用场景，设计和实现面向特定应用的静态手势识别系统，例如，面向虚拟现实、智能家居、手语识别等领域的应用。
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.刘伟,谭铁牛.基于深度学习的静态手势识别方法综述[J].计算机应用研究,2021,38(11):3201-3208,3215.
2.张帆,梁文快,张凯,等.基于改进YOLOv5的手势识别算法研究[J].计算机工程与应用,2023,59(07):154-162.
3.徐天阳,徐华.融合YOLOv5和CRNN的动态手势识别方法[J].计算机工程与应用,2023,59(03):194-200.
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