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基于机器视觉的手势识别系统的任务书
任务概述：
基于机器视觉的手势识别系统是指利用机器视觉技术来识别人类手势动作以实现特定的交互任务（如控制电脑、智能家居等），其具有广泛的应用前景。本次项目的任务是设计并实现一种基于机器视觉的手势识别系统，能够准确识别不同的手势动作，并通过软件或硬件等手段来完成特定的交互任务，最终达到用户友好、性能可靠且具有实际应用价值的目标。
任务目标：
1.设计和实现一个基于机器视觉的手势识别系统，实现对常见手势动作的识别和分类。
2.通过向计算机发送命令，实现对各类设备的控制（如电脑、灯光、窗户等）；
3.提升手势识别系统的性能，增加识别准确率和速度，缩短识别响应时间。
4.数据分析和模型调优，实现更为智能的手势识别和人机交互。
任务分析：
1.摄像头采集视频流：借助相机等设备，对人类手部动作进行捕捉，利用成像技术实现视频帧捕获和传输。
2.图像处理：对图像进行降噪、裁剪、灰度化、二值化等操作，去除无用信息，筛选出感兴趣的手势图像，为下一步特征提取做准备。
3.特征提取：提取手势图像中的特定信息，如轮廓、边缘、颜色、纹理等，对手势进行特征向量化，并通过有监督学习算法进行分类和识别。
4.交互控制：根据识别结果执行相应的交互任务，如调节电脑音量、实现指定窗口的切换、控制设备的开关等。
5.性能优化：通过数据分析和算法调优，提高系统的准确率、响应时间、稳定性等性能指标，保证系统的实用性和用户友好性。
任务计划：
1.第一周：需求分析，确定手势识别系统的应用场景和功能模块。
2.第二周：搜集相关数据和文献，选择合适的机器视觉算法和实现工具。
3.第三至四周：图像处理和特征提取。
4.第五周至六周：基础手势识别演示系统的搭建和性能测试，实现针对PC等计算机的交互控制功能。
5.第七周至八周：数据分析和模型调优，集成手势识别系统和控制软件，完成智能家居等实用场景的测试和实验。
6.第九周至十周：系统优化和UI设计优化，并进行系统测试、错误定位和解决。
7.第十一周至第十二周：实验结果分析和总结，撰写项目报告。
任务分工：
1.系统设计：组长
2.数据搜集和处理：成员1、成员2
3.特征提取和分类：成员3、成员4
4.交互控制和性能优化：成员5、成员6
5.UI设计和实验测试：成员7、成员8
6.报告撰写和总结：全组
预期成果：
1.基于机器视觉的手势识别系统演示版并可实现基本的控制任务功能。
2.系统评估报告和各项性能指标的测试数据。
3.UI设计优化方案和系统的使用说明文档。
4.实验论文/综述文章和口头答辩演示稿。