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基于LeapMotion的动态手势识别研究的中期报告
一、研究背景与意义
手势识别技术是近年来人机交互领域的研究热点之一，特别是在虚拟现实、智能家居、健康监测等领域有广泛应用。LeapMotion是一款高精度的手势识别设备，可以实现对手部前庭动作的高精度捕捉和识别，支持多手指同时识别，提供API套件供开发者使用。本研究基于LeapMotion手势识别技术，旨在研究实现一套基于动态手势的识别系统。
二、研究目标
1.设计并实现基于LeapMotion的手势识别算法，支持多手指同时识别；
2.研究不同动态手势的特征提取和分类算法；
3.设计并实现基于手势控制的应用场景，如游戏控制、健康监测等；
4.对识别算法进行性能优化，提高识别准确度和响应速度。
三、研究内容
1.设计LeapMotion手势识别算法
通过LeapMotion的手部追踪功能，获取手的三维坐标和姿态数据，并设计一套基于机器学习的手势识别算法，从中提取手势特征，建立特征空间，实现对动态手势的快速准确识别。
2.设计基于动态手势的应用场景
根据手势识别算法设计基于手势控制的应用场景，如游戏控制、健康监测等。实现游戏中角色动作的精准控制，或利用手势技术对人体姿态、皮肤温度等信息进行非接触式监测。
3.优化手势识别算法性能
对手势识别算法进行性能优化，提升其识别准确度和响应速度。主要包括优化特征提取和分类算法，减小算法复杂度，缩短识别时间。
四、研究计划
本项目周期为6个月，具体研究计划如下：
1.第一月：学习LeapMotion手势识别原理，设计并实现手势识别算法；
2.第二月-第三月：收集动态手势数据，进行特征提取和分类算法的研究与实现；
3.第四月：完成基于动态手势的应用场景的设计实现；
4.第五月-第六月：对手势识别算法进行性能调优和优化，提高识别准确度和响应速度。
五、预期成果
1.完成基于LeapMotion手势识别的识别算法，并对不同动态手势进行分类识别；
2.设计基于动态手势的应用场景，实现手势控制的交互功能；
3.对算法进行性能优化，提高识别准确度和响应速度。
六、参考文献
1.ZhangY,ChenX,ZhangJ,etal.LeapMotion-BasedGestureRecognition:ASurvey[J].JournalofHealthcareEngineering,2020,2020:1-18.
2.LaiJ,ZhaiJ,ZouZ.LeapMotioncontrolledrobotarmbydynamicgesturerecognitionalgorithmforroboticsurgery[C]//2018IEEEInternationalConferenceonRoboticsandBiomimetics(ROBIO).IEEE,2018:600-605.
3.AmiriS,YaghiniM,NavabiSB,etal.Anovelleapmotion-basedgesturerecognitionalgorithmforinteractivesystems[J].MultimediaToolsandApplications,2021:1-17.