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基于HOG特征和支持向量机的静态手势识别的开题报告
一、课题背景和意义
随着计算机视觉技术的发展和应用，手势识别技术已经成为应用最广泛的计算机视觉技术之一。手势识别可以被用于人机交互、图像检索、运动控制、机器人操作等多个领域。而在这些应用中，静态手势（StaticGesture）识别更是基础和关键的一部分。
静态手势指的是单一的手部姿势，不涉及手部动作的有效性，静态手势识别更适合于实现更可靠和更高效的系统。目前，静态手势识别技术主要有两种方法：一种是基于图像处理的静态手势识别方法，这种方法旨在通过图像处理算法，将图像中的手部姿势提取出来，并将其与预先定义的样本库进行比较，最后识别出其所属类别；另一种是基于深度学习的静态手势识别方法，这种方法则是通过训练深度神经网络，自动从图像中提取有关手部姿势的特征，并将其用于分类。
在本项目中，我们将使用第一种方法，即基于图像处理的静态手势识别方法，将常见的静态手势分类。本项目中使用的特征提取方法是HOG（HistogramofOrientedGradient），而分类器则是支持向量机（SVM）。
二、研究内容和研究方法
1.研究内容
（1）了解静态手势的基本概念和应用领域。
（2）研究静态手势识别技术的基本原理和方法。
（3）选取适合的静态手势识别数据集，对数据集进行预处理。
（4）使用HOG特征提取算法对数据集中的静态手势图像进行特征提取。
（5）使用支持向量机分类器对特征向量进行训练和分类。
（6）基于实验结果对该方法的性能进行分析和评估，并与其他方法进行比较。
2.研究方法
（1）文献调研法：通过查阅文献，了解现有的静态手势识别技术，分析其优缺点。
（2）数据预处理法：对选定的静态手势识别数据集进行处理，提取图像特征。
（3）算法实现法：使用MATLAB等软件实现HOG特征提取和支持向量机分类器。
（4）实验评估法：通过实验对该方法的性能进行评估，分析其优缺点及改进方向。
三、研究计划和进度安排
1.研究计划和进度安排：
（1）完成文献调研和理论分析（1周）。
（2）选取适合的静态手势识别数据集，进行数据预处理（2周）。
（3）使用HOG特征提取算法对数据集中的静态手势图像进行特征提取（2周）。
（4）使用支持向量机分类器对特征向量进行训练和分类（2周）。
（5）基于实验结果对该方法的性能进行分析和评估并与其他方法进行比较（2周）。
（6）撰写研究论文（2周）。
2.研究进度安排及预期成果：
本项目的研究周期为9周，预计于10月底完成。预期成果为：
（1）完成静态手势识别技术研究。
（2）使用HOG特征提取方法和SVM分类器，在静态手势识别数据集上进行分类识别实验。
（3）对实验结果进行分析和评估，并与其他方法进行比较。
（4）撰写研究论文。