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基于单目视觉的手势识别的研究与应用的中期报告
这是一份关于基于单目视觉的手势识别的研究与应用的中期报告。
目前，手势识别技术在人机交互领域中得到了广泛的应用，尤其在虚拟现实、智能家居和智能驾驶等领域中。而基于单目视觉的手势识别技术具有成本低、部署简单等优点，因此在实际应用中备受关注。
本次研究旨在探究基于单目视觉的手势识别技术的实现方法和优化方案，并在此基础上设计和开发一个基于单目视觉的手势识别系统。研究内容主要包括以下方面：
1.手势数据集的收集和处理
本次研究使用自己搭建的数据采集平台，对手势数据集进行了采集和整理。并使用OpenCV对图像进行了处理和特征提取，以便后续训练和测试模型。
2.算法模型的研究和实现
选取了当前流行的基于深度学习的手势识别算法，并在此基础上对算法进行了改进。使用pytorch对模型进行实现和训练，并对模型进行了调优。
3.系统实现和优化
基于以上研究成果，我们设计和实现了一个基于单目视觉的手势识别系统。在系统的实现过程中，针对不同硬件和软件环境进行了优化，使系统的运行效率更高，性能更稳定。
未来的工作将着重探究除室内和固定场景外的其他识别场景和环境下如何提高手势识别的准确率和鲁棒性，并进行进一步的实验和评估。