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基于Gabor特征和稀疏表示分类的手势识别及应用的开题报告
一、研究背景及意义
手势识别已经成为人机交互与计算机视觉研究领域的重要分支之一，随着无线传感与智能设备的迅速发展，手势识别技术的应用场景越来越广泛，如手势控制智能家居、车载信息娱乐系统、游戏互动等。手势识别技术的本质是将人体动作转化为数学模型，在计算机上进行数字信号分析与处理，是一项跨学科的研究。一般来说，手势识别分为离线手势和在线手势，离线手势是指事先录制下来的静态影像序列或视频流，如美国手语等，几乎不存在偏移与噪音干扰，相对于在线手势而言，识别难度较小。在线手势是指由动态、时变的手势序列构成，涉及到手部的移动轨迹、姿态和速度等多个因素，同时受到因平移、旋转、缩放、光线等多种复杂因素的干扰，相对于离线手势而言，更具有挑战性。
目前，手势识别的研究主要有以下方向：
1.基于视觉的手势识别：主要是通过对手部图像或视频序列进行特征提取和模式识别等计算机视觉算法的应用，利用计算机视觉的技术手段实现手势的快速、准确识别。
2.基于惯性传感器的手势识别：主要是采用加速度计和陀螺仪等惯性传感器获取人体姿态信息，利用机器学习算法对姿态信息进行分类或匹配。
本论文将主要探讨基于视觉的手势识别，在视觉感知领域，Gabor过滤器是一种有效的特征提取方法，在图像处理领域得到了广泛应用。
二、研究内容及方法
本论文的主要研究内容是基于Gabor特征和稀疏表示分类的手势识别及应用。其中，Gabor滤波器是一种可旋转、可调谐的多尺度滤波器，通常用于图像纹理分析和识别，因其适应人眼对纹理特征的感知而在视觉感知领域应用广泛。本论文将利用Gabor滤波器提取手势图像的特征信息，利用稀疏表示算法进行分类。稀疏表示算法是通过学习一系列原子向量，从大量的信号中选出最能代表这个信号的原子向量表示该信号，实现特征稀疏化，类似于信号字典的构建。稀疏表示分类计算速度快，鲁棒性强，分类效果优于其他机器学习算法，在某些识别任务上有很好的效果。本论文将设计一系列实验以验证基于Gabor特征和稀疏表示算法的手势识别性能。将手势图像数据集划分为训练集和测试集，对训练集进行预处理和特征提取，训练字典，对测试数据进行分类与测试，评估算法的性能指标，如精确度、召回率、F1值等。
三、预期研究结果与贡献
本论文将实现基于Gabor特征和稀疏表示分类的手势识别算法，对算法进行学术分析和评估，揭示Gabor特征和稀疏表示算法在手势识别中的优势所在，从而提高手势识别的准确性和实时性，创新性的解决手势识别领域技术难题，具有重大的理论意义和实际应用价值。
四、论文组成及参考文献
本论文将包括论文题目、摘要、绪论、相关理论、实验与结果、结论、参考文献等部分。参考文献包括近年来涉及手势识别和视觉感知方面的文献，如：
[1]ChenL,ZhangH,WuC,etal.GestureRecognitionBasedonNon-negativeMatrixFactorization[C].InternationalConferenceonPatternRecognition.2016:390-395.
[2]YangLL,GuoYW,HeZD,etal.AsimpleandeffectivefusionmethodforRGB-Dbasedhandgesturerecognition[C].2017IEEEInternationalConferenceonRoboticsandBiomimetics(ROBIO),2017:281-286.
[3]HassenAO,BassiriME.AnovelapproachforhandgesturerecognitionusingdyadicwavelettransformincombinationwithSVM[C].2016IEEEInternationalConferenceonControl,Electronics,RenewableEnergyandCommunications(ICCEREC),2016:465-470.
[4]ZhangY,GuoC,ChenL.HandGestureRecognitionBasedonDeepConvolutionalNeuralNetworks[C].201635thChineseControlConference(CCC),2016:5955-5960.
[5]LiuY,XieT,ZhaoQ,etal.SparseRepresentationBasedHandGestureRecognitionwithKinectSensor[C].2016InternationalConferenceonComputing,NetworkingandCommunicatio