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基于图像序列的手势识别研究的任务书
任务书：
背景介绍：
随着计算机技术的快速发展，计算机视觉技术的应用范围越来越广泛，其中人机交互技术已经成为了非常热门的研究领域。人机交互技术能够促进人类和计算机之间的互动，增强人类对计算机的控制，从而使得计算机更加智能化和友好化。而手势识别技术是人机交互技术的一个重要分支。
任务目标：
针对基于图像序列的手势识别研究，本项目旨在开发一种有效的手势识别系统。该系统可以通过摄像头捕捉人类手势帧，并通过计算机视觉技术对这些帧进行识别和分类，最终实现对手势的准确定位和识别。具体任务目标如下：
1.研究图像序列的手势识别技术
本项目需要对现有的图像序列手势识别技术进行深入研究，包括传统的手势识别技术和深度学习等现代技术，在研究中合理选择一个或多个技术进行应用。
2.设计手势数据采集和标注系统
为了建立手势识别系统，需要事先采集大量的手势数据，并进行标注和分类。因此，我们需要设计一个手势数据采集和标注系统，能够方便快捷地采集大量手势数据，并将这些数据进行分类和标注。
3.构建手势识别算法模型
基于图像序列，本项目需要构建出一个高效的手势识别算法模型。该模型需要考虑机器学习、图像处理、深度学习等多种技术，对每一帧图像进行特征提取，并利用分类器进行手势判断和识别。
4.实现手势识别系统
在算法模型构建完成后，需要将其转化为实际的系统，并应用到实际场景中进行测试和评估。具体实现中，我们需要将算法模型进行编码和实现，并进行图像序列分析和手势分类。同时还需要对系统进行性能测试和性能优化，提高系统的实际应用效果。
5.实验设计和测试
为了验证所构建的手势识别系统的正确性和准确性，我们需要设计一系列的实验方案，并对系统进行实验测试。测试需要考虑不同的环境、光照和姿态等因素，评估系统的适应性和鲁棒性，并对系统进行改进。
任务计划：
为了确保本项目能够按时完成，我们制定了以下项目执行计划：
时间节点任务内容
第1-2周研究图像序列手势识别技术
第3-4周设计手势数据采集和标注系统
第5-7周构建手势识别算法模型
第8-10周实现手势识别系统
第11-12周实验设计和测试
第13周撰写研究报告
任务分工：
由于本项目涵盖的任务比较多，因此我们需要确定合理的任务分工。具体分工如下：
研究图像序列手势识别技术：A、B、C
设计手势数据采集和标注系统：D、E
构建手势识别算法模型：F、G、H
实现手势识别系统：I、J
实验设计和测试：K、L、M
报告撰写：全部