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计算机视觉手势识别系统研究的开题报告
一、选题背景：
随着计算机技术的飞速发展和应用范围的不断扩大，计算机视觉技术逐渐成为当前研究的热点之一。其中计算机视觉手势识别系统广泛应用于智能家居、交互式游戏、人机界面等领域中，使得控制变得简单、直接，为人们提供了更为便利的计算与交互方式。因此，在实现更为智能的人机交互的基础上，如何准确快速地实现计算机视觉手势识别系统的研究具有重要的研究意义和应用价值。
二、研究目的和意义：
本文研究计算机视觉手势识别系统，主要是为了解决手势识别难的问题，提高系统的可靠性和准确性，同时也为控制多媒体、图像处理等计算机应用提供一种更为便捷、实用的交互方式。另外，在实践过程中，还可以提高人们对计算机视觉技术的理解和应用。
三、研究内容：
本文将从以下几个方面展开研究：
1、手势识别算法的研究。通过构建手势库，分析常见手势的形态特征，采用机器学习的方法，建立手势识别模型，实现对手势的准确分类。
2、手势图像采集与处理技术的研究。对手势的采集和处理技术进行深入的研究，该部分主要探讨了手势的摄像头标定、图像预处理、运动跟踪等技术。
3、实验系统的设计与实现。以Windows为操作系统，C++为开发语言，使用OpenCV和QT进行编程，开发出一套计算机视觉手势识别系统，实现系统的手势识别功能。
四、研究方法：
本文将采用实践性研究的方法进行实验，包括系统的手势采集、手势库的建立、数据处理、分类算法设计与验证等成果展开研究，采用量化评价手段进行实验结果的分析与对比，全面探究计算机视觉手势识别系统的可行性与可靠性。
五、预期成果：
本文将实现一套基于计算机视觉技术的手势识别系统，该系统可以有效识别手势，并将其转化为相应的命令，实现人机交互。同时，我们还将实现手势识别模型，通过模型的训练和验证，提高手势识别的准确率和可靠性。预计该系统将具有一定的实用价值和推广意义。
六、进度安排：
本研究计划于2021年9月开始，完成以下任务：
第一阶段（2021.9~2021.12）：手势库的建立和手势预处理技术的研究。
第二阶段（2022.1~2022.4）：手势识别算法的研究和模型的建立。
第三阶段（2022.5~2022.8）：系统的设计和实现。
第四阶段（2022.9~2022.12）：系统的测试、优化和论文撰写。
七、参考文献：
1.Wang，Fudong，etal.“Vision-BasedHandGestureRecognition:AReview.”arXiv.org，Feb.2017，arxiv.org/abs/1702.01811.
2.Xie，Feng，etal.“EmbeddedReal-TimeHandGestureRecognitionSystemBasedonaSingle-BoardComputer.”InternationalJournalofSoftwareEngineeringandKnowledgeEngineering，vol.27，no.06，2017，pp.957–976，doi:10.1142/S0218194017500323.
3.Le，Minh-Triet，etal.“CNN-basedGestureRecognitionUsingDepthandPoseInformationfromKinectSensor.”arXiv.org，Nov.2017，arxiv.org/abs/1711.07225.
4.Yu，Ying，etal.“AReviewofRecentAdvancesinHandGestureRecognitionBasedonDeepLearning.”Sensors，vol.20，no.07，2020，p.2086.