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基于Kinect传感器的动态手势识别的开题报告
一、选题依据与研究背景：
手势识别技术是人机交互技术中的重要研究方向。在人机交互领域，基于手势识别的技术已经被广泛应用，比如：虚拟现实游戏、人机智能交互等。随着各类手势传感器不断地推陈出新，手势识别技术已经不仅仅只限于基于摄像头的手势识别技术，现在的热门手势传感器还有Kinect传感器、LeapMotion传感器、Myo传感器等。
Kinect是通过红外线摄像头、深度摄像头、彩色摄像头等多个传感器组合而成的产品，它可以同时获取用户的骨架、场景的深度信息和颜色信息。这使得Kinect成为一种非常势力的手势识别传感器，因为它可以获取people与scene这两个维度的信息来进行手势识别。因此，对于手势识别的研究人员来说，Kinect传感器是非常值得研究的一个方向。
二、选题的研究意义：
基于Kinect传感器的手势识别技术可以被应用于人机交互领域，为人机交互提供更加自然、人性化的交互方式。同时，与传统的基于摄像头的手势识别相比，基于Kinect传感器的手势识别技术可以更加准确地获取用户的骨架信息和场景深度信息，使得手势识别的准确率得到了显著提高。
三、研究内容和预期目标：
1.综述目前手势识别技术以及Kinect传感器的特点，了解Kinect传感器在手势识别中的应用现状。
2.针对Kinect传感器，建立合适的手势识别模型，以分类为主要手段，对人体骨架进行建模识别。
3.根据手势模型的训练结果，设计一套基于Kinect传感器的手势识别系统，完成对手势的实时识别。
4.在公开的数据集上进行实验，验证手势识别系统的准确率、鲁棒性、实时性等关键指标。
预期目标：研究出基于Kinect传感器的动态手势识别方法，并开发出一个能够实时识别手势的系统，该系统具有较高的识别准确率和实时性。同时，对动态手势识别技术进行了较全面的研究和总结，为后续相关研究提供参考。
四、研究方法和技术路线：
1.综述目前手势识别技术和Kinect传感器技术的特点，了解现有算法的视角、分类方式、特征提取、分类器等，为接下来的研究打下基础。
2.采用深度学习算法中的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)对Kinect传感器采集的用户骨架数据进行处理，并建立合适的手势识别模型。
3.设计和编写实时的手势识别系统，以实验室环境为实验条件，对算法进行优化，并在公开的数据集上对系统进行测试。
4.通过对手势识别技术的研究和实践，评估算法的实现效果，总结经验。
五、可行性分析：
基于Kinect传感器的动态手势识别技术已经有一定的研究基础，相关的理论分析及实践应用研究已经逐渐成熟。本研究将利用已经发展的技术进行创新，采用先进的算法和新型硬件进行实现，预期可行性较高。
同时，实验室已有一定的研究基础，包括算法研究、Kinect传感器应用、人机交互等方面的研究成果，为本研究提供了良好的技术和实验条件。
六、预计研究贡献：
本研究旨在针对基于Kinect传感器的动态手势识别技术进行研究，设计和开发一套能够做到较高准确率和实时性的手势识别系统。同时，通过对手势识别技术的研究和实践，提供了耐人寻味的思路，对相关领域的研究和课题研究具有一定的借鉴意义。