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基于视觉的实时手势识别系统研究与开发的中期报告
中期报告：基于视觉的实时手势识别系统研究与开发
一、项目概述
手势识别是近年来备受关注的研究领域，具有广泛的应用前景。本项目旨在研究基于视觉的实时手势识别系统，该系统可以实现通过摄像头实时获取用户的手势输入，并将其转化为对应的控制指令，从而实现对计算机或其他电子设备的控制。
二、研究方案
本项目的研究方案包括以下几个方面：
1、手势识别算法的研究与开发
本项目提出采用深度学习算法来实现手势识别，具体来说，我们将使用卷积神经网络（CNN）来实现图像的分类和识别。我们将基于公开的手势数据集进行训练，调整CNN的参数，使其对手势图像的分类和识别能力得到优化。
2、实时图像处理与传输
在手势图像的采集和传输方面，本项目将使用OpenCV和Python来实现。我们将使用OpenCV中的图像处理函数来提取手势图像中的关键特征，并将其传输给后台服务器进行识别和分类。
3、Web框架的搭建
本项目将采用MVC（Model-View-Controller）的Web框架来搭建后台服务器。在这个框架中，我们将使用Flask作为Web应用程序框架，SQLAlchemy作为ORM（Object-RelationalMapping）框架，以及Bootstrap来实现前端UI（UserInterface）设计。
4、数据库设计与管理
在数据库方面，我们将使用MySQL来存储用户数据和手势数据。我们将设计适合本项目需求的数据库结构，并采用SQLAlchemyORM框架来管理数据库操作。
三、进展情况
目前，我们已完成了对手势数据集的收集和预处理工作。我们将使用这些数据集来训练我们的卷积神经网络，以实现更准确、更稳定的手势识别效果。此外，我们已搭建了Web应用服务器，并实现了基于Flask框架的用户注册、登录等基本功能。
四、下一步工作计划
在接下来的几个月中，我们将继续推进项目进展，主要工作计划包括：
1、完善手势识别算法，提高识别准确率和鲁棒性。
2、进一步开发前端UI，实现更符合用户需求的UI界面。
3、开发与完善用户行为记录系统，并对用户手势输入数据进行监督学习分析。
4、完成数据库的设计与管理，并实现数据存储、读取等基本操作。
五、参考文献
1、Wang,X.,Yu,Y.,Wang,L.,&Sheng,B.(2018).Deeplearning-basedhandgesturerecognitionforhuman-robotinteraction.RoboticsandAutonomousSystems,99,192-197.
2、Wang,L.,&Xiao,G.(2017).Robusthandgesturerecognitionbasedondepthimage.IEEETransactionsonIndustrialInformatics,13(1),451-460.
3、Zhang,X.,&Wu,F.(2019).Handgesturerecognitionusingconvolutionalneuralnetworkwithtransferlearning.IEEEAccess,7,74746-74757.