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基于Kinect的中国手语识别研究任务书
一、背景
手语作为特殊人群的语言交流方式，随着社会的进步和发展，越来越得到人们的重视。然而，由于手语本身属于非语音性语言，在交流中需要靠手部肢体动作、面部表情等进行表达和理解，且不同国家、不同地区的手语存在着较大的差异，在传统的智能识别技术中难以准确识别和理解。而基于Kinect的手语识别技术，可以通过感知人体骨骼、追踪人体运动轮廓等方式，实现对手语的准确识别和解析。
二、研究目的
本任务书旨在研究基于Kinect技术的中国手语识别，具体目的如下：
1.研究和掌握Kinect技术的工作原理，并能够实现人体骨骼、运动轮廓等数据的获取和处理。
2.深入了解中国手语的相关知识和表现方式，分析其特点和差异性，建立对应的手语识别算法模型。
3.通过实验数据的收集和分析，优化手语识别算法模型，提高对各类手势的识别精度和效率。
4.建立基于Kinect技术的手语识别应用平台，实现手语的自然交互，提高特殊人群的生活质量和社交能力。
三、研究内容
本研究的内容主要包括以下三部分：
1.数据采集和处理
通过Kinect技术，获取手语讲解者的人体运动轮廓、关节点坐标等信息，对数据进行预处理和特征提取，去除噪声干扰和冗余信息。
2.手语特征提取和识别算法
对手语的形态、动态等特征进行分析和提取，建立手语识别算法模型。针对手语的多样性和差异性，建立对应的分类器，实现对各类手势的准确识别。
3.应用平台开发
基于Kinect技术和手语识别算法模型，开发手语识别应用平台。实现对手语的自然交互和语言识别功能，提高特殊人群的交流能力和生活质量。
四、研究进度
本研究计划分为5个阶段，时间预计为6个月：
1.基础知识学习和准备（第1个月）
通过学习Kinect技术的工作原理和手语的相关知识，掌握数据采集和处理的基本方法。
2.数据采集和处理（第2~4个月）
通过Kinect工具采集手语数据，对数据进行预处理和特征提取，准备分类器训练和测试数据。
3.分类器训练与测试（第5~7个月）
选定分类器模型，对特定手语数据进行训练和测试，不断优化算法模型，提高识别精度和效率。
4.应用开发（第8~10个月）
基于Kinect技术和识别算法模型，开发手语识别应用平台，并测试验证。
5.实验和结果分析（第11~12个月）
对平台进行实地测试和用户体验，收集反馈意见并对数据进行分析和呈现，验证研究的有效性和价值。
五、研究意义
本研究基于Kinect技术，探索了一种新型的手语识别技术方法，并应用于中国手语的应用场景中，为特殊人群的交流和社会融入提供便利和支持。同时，研究结果和成果，对于基于Kinect技术的人体动作识别、自然交互技术等领域的研究和应用，也具有一定的参考和启示意义。