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基于计算机视觉的手势跟踪与识别算法研究的中期报告
一、研究背景
随着智能设备的普及和发展，手势识别技术成为人机交互领域的研究热点之一，手势识别的应用范围包括虚拟现实、游戏交互、手势控制、医疗康复、手语翻译等领域。目前，市场上已经存在了一些商用的手势识别系统，但是它们的精度和稳定性仍有待改进，尤其是在复杂环境下识别精度不高。
二、研究内容
本研究旨在设计一种基于计算机视觉的手势跟踪与识别算法，旨在提高识别精度和稳定性。本研究的主要内容包括以下三个方面：
1.手势跟踪算法
手势跟踪是手势识别的前置技术，其目的是确定手势的位置和大小。本研究将采用基于颜色的物体跟踪算法，利用相机捕获手势图像，通过图像处理算法提取手势的轮廓和位置信息。
2.特征提取算法
手势识别需要将手势图像转化为机器可理解的特征向量，本研究将采用深度学习神经网络中的卷积神经网络进行特征提取和分类，通过反向传播算法训练网络，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
3.手势识别算法
本研究将采用支持向量机分类器进行手势识别，提高系统的识别精度和稳定性。通过构建手势分类标准，对不同手势进行分类，完成手势识别。
三、研究计划
本研究已完成手势跟踪算法和部分特征提取算法的实现与测试工作。接下来的工作计划如下：
1.实现特征提取算法，训练神经网络进行特征提取和分类；
2.实现手势识别算法，采用支持向量机进行识别；
3.完成整个系统的集成和测试，评估系统的性能。
四、成果展望
本研究的结果可以应用于智能手环、智能手表、智能手机等智能设备中，提供更加直观、方便、人性化的手势交互方式。同时，本研究的结果也可以应用于医学和机器视觉等领域，推动手势识别技术的发展。