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基于双目视觉的人手定位与手势识别系统研究的中期报告
1.研究目的：
本研究旨在通过双目视觉技术，实现对人手的准确定位与识别，使人机交互更加自然、高效。
2.研究内容：
-双目视觉技术的原理和基本理论；
-选取合适的双目摄像头，并进行标定；
-探索有效的手部提取算法，并设计手部特征描述子；
-基于手部特征描述子，进行手势分类识别；
-用图形化界面进行交互演示。
3.主要工作进展：
-已完成对双目摄像头的选型，并进行了标定，在此基础上进行了双目图像的求解；
-基于双目图像，初步实现了手部的提取；
-探索了HOG特征和深度学习方法，并进行了手势识别实验；
-初步设计了系统的图形化界面，实现了手势控制鼠标的功能。
4.下一步工作计划：
-进一步优化手部提取算法，提高准确率和鲁棒性；
-探索更加高效准确的手势识别算法；
-完善系统的图形化界面，实现更加多样化的操作。
5.存在的问题：
-目前系统的准确度和实时性还有待提高；
-识别鲁棒性较差，存在背景干扰和光照变化等情况下的误识别。
6.总结：
本次中期报告介绍了一个基于双目视觉的人手定位与手势识别系统的研究。虽然目前存在一些问题，但是研究在双目视觉技术、手部提取算法和手势识别算法等方面有一定创新性和实际应用价值。未来将持续努力优化算法，提高系统的性能，为实现更加自然高效的人机交互做出贡献。