基于视频的手势跟踪及识别技术研究的任务书.docx

基于视频的手势跟踪及识别技术研究的任务书
任务名称：基于视频的手势跟踪及识别技术研究
任务背景：
手势识别技术是近年来计算机视觉和人机交互领域的研究热点之一。随着传感器技术、计算硬件和机器学习算法的不断进步，越来越多的应用场景和商业模式，如人机交互、虚拟现实、智能家居等，需要手势识别技术的支持。目前手势识别技术研究较为成熟，主要有基于深度相机和基于图像的两种方法。其中基于深度相机的手势识别技术具有较高的准确度和稳定性，但使用成本高昂，限制了应用场景的扩展。基于图像的手势识别技术则较为普及，但其受到光照、背景噪声等因素的影响较大。
任务目标：
本任务旨在研究基于视频的手势跟踪及识别技术，以提高手势识别的准确度、稳定性和应用场景的扩展性。具体目标如下：
1.建立基于视频的手势识别数据库，包括手势动作的采集、标准化和处理；
2.实现基于视频的手势跟踪算法，对手势动作进行跟踪和识别；
3.采用机器学习算法，对手势进行分类和识别，并对算法进行优化和评估；
4.实现手势识别应用，如人机交互、虚拟现实、智能家居等。
任务内容：
1.手势识别数据库建立
（1）采集手势视频数据，包括手部动作、手指动作、面部表情等；
（2）手势数据的查询和标注，建立手势动作库；
（3）对手势动作进行标准化，并进行预处理，包括去除噪声、平滑处理等；
（4）构建视频数据库，包括训练集和测试集。
2.基于视频的手势跟踪算法设计
（1）基于前景检测对视频进行预处理，提取运动目标；
（2）使用特征点跟踪算法对手势进行跟踪，并提取轮廓；
（3）利用运动目标和轮廓信息，对手势进行识别并输出结果。
3.手势识别算法设计
（1）使用机器学习算法，如卷积神经网络等，对手势进行分类和识别；
（2）对机器学习算法进行优化和评估，提升手势识别准确度和稳定性。
4.手势识别应用实现
（1）开发手势识别应用，包括人机交互、虚拟现实、智能家居等；
（2）集成手势识别算法，并进行测试和评估。
预期成果：
本任务的预期成果为：基于视频的手势跟踪及识别算法和应用，以及相关论文和技术报告。
具体内容如下：
1.手势识别数据库和相关程序代码；
2.基于视频的手势跟踪算法和相关程序代码；
3.手势识别算法和相关程序代码；
4.手势识别应用和相关程序代码；
5.学术论文和技术报告。
任务实施计划：
本任务计划分为六个月，具体实施计划如下：
第1个月，准备阶段
（1）明确任务目标和任务内容；
（2）确定研究方法和技术路线；
（3）建立实验室环境和相应设备。
第2~3个月，手势识别数据库建立
（1）采集手势视频数据，并进行数据标注；
（2）进行手势数据预处理，构建视频数据库。
第4~5个月，基于视频的手势跟踪算法设计和手势识别算法设计
（1）设计基于视频的手势跟踪算法；
（2）设计手势识别算法；
（3）优化算法，提高手势识别准确率和稳定性。
第6个月，手势识别应用实现和论文撰写
（1）开发手势识别应用，测试和评估算法；
（2）撰写论文和技术报告。
任务负责人：
XXX
执行团队：
XXX、XXX、XXX
进度管理与评估：
将会根据任务计划进行任务进度管理，并根据任务计划和预期成果进行任务评估。在任务执行期间，将会对任务进展情况进行监控和评估，及时调整任务计划。
任务经费：
本任务的预算经费XXXX元。其中包括实验室设备、数据采集、劳务费、差旅费和学术交流费用等。具体经费支出查看预算表。