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基于RealSense的连续中国手语识别研究与实现的开题报告
摘要：中国手语是中国聋人的主要传统交流语言。本文旨在研究和实现基于RealSense的连续中国手语识别系统，提升聋人的日常生活交流和社交能力。首先介绍了中国手语的相关背景和手势特征，接着介绍了RealSense技术及其在手势识别方面的应用，然后探讨了实现该系统涉及的关键技术和方法，并完成了系统的设计与实现。
关键词：中国手语；RealSense；连续手势识别；设计实现
1.研究背景
中国手语，简称CSC（ChineseSignLanguage），是中国聋人社群的主要传统语言，它是一种通过手势、手指动作、面部表情等方式进行交流的语言，形式灵活，表达丰富。但是，由于CSC的学习难度较大，相对英语等语言缺乏规范的书写和拼写方式，使得聋人与世界的交流面临诸多困难。同时，与技术进步带来的便捷的文字、语音通信相比，中国手语的传递效率、覆盖范围等方面也存在不足。因此，研究和实现基于RealSense的连续中国手语识别系统，可以有效提升聋人生活中的交流和社交能力，同时也可以探索手势识别技术的应用和发展。
2.RealSense技术介绍
RealSense技术是英特尔公司推出的一款深度感知相机（depthsensingcamera）技术，通过深度摄像头和RGB摄像头的协同作用，可以实现对人物、场景等对象的识别、跟踪和分割等功能。在手势识别方面，RealSense技术的深度摄像头可以捕捉到各种手势的实时深度图像，根据深度图像的数据进行手势识别和跟踪。
3.涉及技术和方法
3.1手势特征提取
手势特征提取是系统中的关键步骤，可以将手势分割和识别变得更加准确和鲁棒。手势特征提取方法主要包括以下几种：
（1）基于手势形态特征：根据手势的基本形状、面积、周长等特征，识别手势，这种方法具有较好的实时性，但是对手势的姿态、遮挡等因素较为敏感。
（2）基于手势运动轨迹：通过对手势路径的拟合和分析，提取出手势的位置、速度、加速度等运动特征，从而识别手势。这种方法具有较好的鲁棒性和准确度，但是计算量较大。
（3）基于手势纹理特征：通过对手势表面纹理的提取和分析，识别出手势。这种方法对手势的颜色、纹理等特征具有很好的适应性，但是需要对手势表面进行充分采样，计算量也较大。
3.2手势识别算法
对于手势的识别，可以采用机器学习、深度学习等算法，根据手势的特征和样本进行训练，从而达到识别手势的目的。常用的手势识别算法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等，也可以采用混合算法进行识别。
3.3实现方案
基于上述的关键技术和方法，本系统的实现方案主要包括以下几个步骤：
（1）采集手语样本：通过RealSense技术，采集聋人进行CSC时的手语视频，作为样本进行特征提取和训练。
（2）手势特征提取：通过使用OpenCV等CV库对采集的手语视频进行处理，提取手势的形态、运动、纹理等特征。
（3）手势识别：采用SVM、NN等算法对上述特征进行训练和识别，实现手势的连续识别。
（4）系统界面设计：将手语识别结果实时地显示在系统界面中，以提高聋人和非聋人的交流效率和准确度。
4.总结与展望
本文介绍了基于RealSense的连续中国手语识别研究与实现，研究意义重大，可以促进聋人和非聋人之间的交流和社交，也有利于手势识别技术的应用和发展。但是，在实际应用中还需要面临一些技术挑战，如手势跟踪的精度、速度等问题、手势识别的泛化能力和分类效果等。未来，我们将进一步完善和优化该系统，加强与聋人社群的沟通和合作，推广和应用该系统，更好地服务聋人社群。