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基于Kinect深度信息的静态手势识别方法研究的任务书
任务书
一、课题背景
随着计算机技术不断发展，人机交互已成为当今的热点问题之一。而计算机视觉技术的应用也越来越广泛，尤其是在手势识别方面的应用受到广泛关注。手势识别技术是计算机视觉技术领域的重要应用之一，可以应用于人机交互、智能家居、虚拟现实等领域。因此，本课题拟基于Kinect深度信息，研究一种静态手势识别方法。
二、研究目的和内容
本课题旨在研究一种基于Kinect深度信息的静态手势识别方法，实现对静态手势的识别。
具体研究内容如下：
1.对Kinect设备进行相关的基础知识的了解和掌握。
2.探究静态手势识别技术的基本原理，包括图像的采集、图像的预处理、特征提取和分类器的应用等等。
3.根据研究结果，设计并实现一个静态手势识别系统，包括数据采集模块、算法实现模块和用户界面设计模块。
4.实验验证，对识别准确率、识别速度及实时性等指标进行评估和分析。
三、进度安排
阶段1（1月1日-1月31日）
完成Kinect设备的相关学习，学会使用Kinect提供的API对深度图像进行读取和预处理，掌握常用的深度特征提取方法。
阶段2（2月1日-2月28日）
实现静态手势的数据采集模块，收集手势数据库，实现基本的图像分类算法。
阶段3（3月1日-3月31日）
实现完整的静态手势识别系统，包括用户交互界面并进行初步测试和调试。
阶段4（4月1日-4月30日）
对静态手势识别系统进行多次实验和调试，提高识别准确率、识别速度及实时性等指标，并完成最终成果的论文撰写。
四、预期成果
1.基于Kinect深度信息的静态手势识别方法。
2.完整的静态手势识别系统，包括可视化用户界面和手势数据库。
3.针对静态手势识别系统进行实验分析，评估其识别准确率、识别速度及实时性等指标。
4.发表相关研究论文一篇。
五、参考文献
1.何云.基于Kinect的手势识别研究[J].电脑知识与技术,2016,12(27):201-202.
2.PengJ,JiaZ,LiK,etal.Real-timehandgesturerecognitionbyusingdepthandcolorinformation[J].AdvancesinMultimedia,2017,2017:1-7.
3.ZhangL,LiM,LiuB.Handgesturerecognitionusingkinectdepthimages[J].Journalofsoftwareengineeringandapplications,2013,6(11):579.
4.WangF,LiuC,ZhaoG,etal.Dynamicandstaticgesturesrecognitionbasedonwaveletfeature[J].Journaloftheoreticalandappliedinformationtechnology,2014,68(3):645-650.
6.杨永波.基于Kinect的人体姿态识别与应用[J].博士学位论文,2012.
以上内容仅供参考，具体实施方案详见实际实施情况。