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基于视觉的复杂背景下手势识别方法的研究的中期报告
1.研究背景与目的：
近年来，随着智能家居及智慧城市的发展，手势识别技术在交互体验领域中得到了广泛应用。手势识别技术具有交互方式简单、高效、自然、直观等优点。然而，复杂的背景会导致手势识别算法的准确度下降，导致错误的识别结果。因此，基于复杂背景下的手势识别算法的准确率提升是该研究领域的一个重要问题。
本研究旨在通过对比分析不同复杂背景下的手势识别算法，提出一种更为准确可靠的手势识别方法。
2.研究内容：
2.1数据集的获取和预处理
通过网络采集了不同复杂场景下拍摄的手部动作数据，并对数据进行预处理。预处理的具体内容包括：消除相机噪声、规范化分类标签等。
2.2基于深度学习的手势识别算法的实现
选取深度学习算法中的卷积神经网络（CNN）作为实现算法，利用TensorFlow框架搭建了识别模型。该模型通过对数据的学习，可对输入图像进行分类，旨在提高手势的识别正确率。
2.3基于传统图像处理算法的手势识别算法的实现
选取传统图像处理算法中的边缘检测、颜色分割等算法作为实现算法。通过对数据集的处理，提取关键特征，进行特征分类，并完成手势识别。
3.研究进度：
目前，已完成数据集的采集和预处理工作，并对CNN和传统图像处理算法进行了初步的实现。下一步的工作包括：对实现算法的性能进行评估，并进行算法优化。
4.研究成果：
本研究将提出一种可行的基于复杂背景下手势识别算法。同时，研究将对手势识别算法的实现有一定的参考价值，同时也将对智慧城市等领域的人机交互具有推动作用。