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基于计算机视觉的手势识别的任务书
任务书
一、任务背景
手势识别是人机交互的重要方式之一，可以将人的动作转换为计算机能够理解的信号，实现人机交互。随着计算机视觉、机器学习等技术的不断发展，手势识别得到了更好的应用和发展。基于计算机视觉的手势识别是一种新的手势识别技术，通过对人的手部动作进行监测和分析，可以实现手势识别，并进行相应的控制和交互。手势识别技术的广泛应用正在改变人们的生产和生活方式，成为了未来人机交互的重要方向之一。
二、任务目标
本次任务旨在研究基于计算机视觉的手势识别技术，通过对人的手部动作特征的提取和分类，实现对手势的自动识别和分类，并通过实验验证手势识别算法的准确性和实用性。具体目标如下：
1.实现手势识别算法的设计和开发，包括手部动作特征的提取和分类等核心技术。
2.采用计算机视觉技术，实现对手部动作的监测和分析，提取手势特征。
3.针对不同的手势任务，设计不同的手势分类器，如数字手势、字母手势、动作手势等。
4.通过实验验证手势识别算法的准确性和实用性，评估算法在不同任务下的识别准确度和响应速度。
三、任务内容
本次任务的具体内容如下：
1.文献调研：对基于计算机视觉的手势识别相关文献进行综述和分析，了解该领域的研究最新进展和发展趋势。
2.手势特征提取：通过计算机视觉技术，对手部动作进行监测和分析，提取手势特征，包括手指位置、手势轨迹、手势形态等。
3.手势分类器设计：针对不同的手势任务，设计不同的手势分类器，如数字手势、字母手势、动作手势等。采用机器学习等技术，实现对手势的自动识别和分类。
4.算法实现和调试：将手势识别算法实现在计算机平台上，进行算法的调试和优化，保证算法的准确性和实用性。
5.实验设计和验证：通过实验验证手势识别算法的准确性和实用性，评估算法在不同任务下的识别准确度和响应速度。
6.结果分析和总结：对实验结果进行统计和分析，总结任务所涉及的技术和方法，提出未来研究方向和应用前景。
四、任务要求
1.熟悉计算机视觉、机器学习等相关领域的基础知识和技术。
2.具备编程基础，能够熟练使用Python、Matlab等编程语言进行算法设计和实现。
3.具备良好的沟通与团队合作能力，能够与其他团队成员协作完成任务。
4.对任务所涉及的技术和方法有浓厚的兴趣，能够积极参与讨论和交流。
五、任务成果
1.实现基于计算机视觉的手势识别算法，可以对不同的手势任务进行识别和分类，并实现相应的控制和交互。
2.发表相关研究成果，或申请相关技术专利。
3.通过实验验证手势识别算法的准确性和实用性，评估算法在不同任务下的识别准确度和响应速度。
4.期望完成一篇不低于3000字的技术报告。
六、任务时间
本次任务预计用时3个月。
第1-2周：文献调研和任务分析
第3-4周：手势特征提取和手势分类器设计
第5-8周：算法实现和调试
第9-11周：实验设计和验证
第12周：结果分析和总结，技术报告撰写
七、任务分工
本次任务需要由3-5名研究生组成小组完成，具体分工如下：
1.负责文献调研和任务分析，制定任务计划和进度安排。
2.负责手势特征提取和算法设计，实现手势识别算法。
3.负责算法实现和调试，完成算法的优化和调试。
4.负责实验设计和验证，对算法的性能进行评估和验证。
5.负责结果分析和总结，完成技术报告撰写和相关成果的宣传。
八、任务费用
本次任务的经费预算为30万元，其中包括设备购置费、材料费、差旅费、论文发表费、专利申请费等。小组成员可以根据实际情况进行报销，需符合学校相关规定。