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基于稀疏表示的手势识别算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
手势识别技术与智能化相关的应用越来越广泛，如手写输入、智能家居、虚拟现实、自动驾驶等等。手势识别是一种人机交互方式，也是一种重要的人体动作分析技术，实现手部动作的无线监测和识别，为人体运动学分析、医学健康监测、虚拟/增强现实交互等领域提供了一种广泛应用的技术手段。
目前，基于深度学习的手势识别已经取得了很大的进展，但是深度学习模型具有计算量大、需要大量训练数据等缺点。基于稀疏表示的手势识别方法可以通过稀疏表示技术，将高纬度的数据压缩成低维度的稀疏表示，从而降低计算复杂度，提高识别精度。因此，本次任务旨在通过稀疏表示技术实现手势识别，提高识别精度，并对比其他手势识别算法的性能。
二、任务内容
1.学习稀疏表示以及相关的稀疏编码算法、字典学习算法等基本知识；
2.了解手势识别的常用算法，如基于深度学习的CNN、RNN、LSTM等方法，以及基于传统机器学习的集成算法、SVM、KNN等方法，并对其优缺点进行比较分析；
3.选择符合任务需求的手势数据集，例如UCI手势数据集、MSR手势数据集、ChalearnGestureRecognitionChallenge等，其中包含手势识别的标准手势集合，并保证数据集的数量和质量；
4.基于稀疏表示技术研究手势识别算法，并设计实验进行性能测试；
5.分析比较不同算法的精度、准确率、效率等指标，并作出分析和总结。
三、任务要求
1.具备扎实的机器学习、计算机视觉等相关理论基础，熟练掌握Python、MATLAB等编程语言；
2.独立思考和解决问题的能力；
3.参加学术会议并撰写论文，成果应该具有一定的独创性和可靠性。
四、任务周期
任务周期为3个月，预估工作量约为600小时。
五、任务成果
1.手势识别算法原型代码实现；
2.稀疏编码字典的训练模型和数据集；
3.实验结果和性能测试报告；
4.研究报告及论文。
六、参考文献
1.Q.ZhangandB.Li,“Sparsecoding-basedhandgesturerecognitioninlow-dimensionalspace,”inProceedingsoftheInternationalConferenceonMachineLearningandCybernetics,2013,pp.1285-1289.
2.R.Zhang,L.Zhang,Y.WeiandW.Yang,“Handgesturerecognitionusingsparserepresentationbasedclassification,”inProceedingsoftheInternationalConferenceonMachineLearningandCybernetics,2015,pp.1433-1437.
3.J.WanandD.Tao,“SparseCoding-BasedSensorPatternNoiseReductionforHandGestureRecognition,”IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,vol.30,pp.1033-1045,2020.
4.J.R.Movellan,“TutorialonGaborFilters,”inProceedingsoftheInternationalConferenceonComputerVision,2005,pp.273-278.
5.J.Wu,X.Li,andZ.Tu,“Onlinemovingobjecttrackingviasparsedictionarylearningandstructuralconstraint,”inProceedingsoftheInternationalConferenceonComputerVision,2013,pp.182-189.