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序列图像中动态手势跟踪与建模方法研究的任务书
一、研究背景与意义
手势具有丰富的语义信息，越来越被广泛应用于人机交互、智能可穿戴设备、虚拟现实等领域。目前，手势识别技术已经被广泛应用于手势控制、手势交互等领域，但是手势的动态跟踪和建模仍然是一个挑战性问题。如何实时高效地跟踪和建模动态手势，是本课题研究的重点。
二、研究内容与目标
本课题将研究基于序列图像的动态手势跟踪和建模问题，主要包括：
1.动态手势序列的数据获取：从多个视角获取动态手势序列，包括双手、单手、单手加手指等多种类型的手势。
2.动态手势跟踪算法的研究：基于深度学习、计算机视觉技术，研究动态手势帧间跟踪算法，包括手势分割、手部位置和姿态估计。
3.动态手势建模算法的研究：对动态手势序列进行建模，包括手势特征提取、手势表示、手势分类和识别。
4.系统实现和测试：将算法应用于本课题实验室自研的设备上进行实现和测试，并与已有的手势识别系统进行比较分析，验证算法的有效性和实用性。
三、研究方法与技术路线
本课题将采用以下主要的研究方法和技术路线：
1.技术储备：多视角图像拍摄、深度学习、计算机视觉技术、机器学习等。
2.数据采集：基于本课题实验室自研的双目摄像机设备和RGB-D相机，获取多种类型的手势序列图像，构建人机交互数据集。
3.动态手势跟踪算法：采用深度神经网络进行手势分割、手部位置和姿态估计。
4.动态手势建模算法：采用机器学习算法进行手势特征提取、手势表示、分类和识别。
5.系统实现和测试：将算法应用于本课题实验室自研的设备上进行实现和测试，比较分析系统性能。
四、研究意义与创新点
本课题的研究意义在于：
1.推动手势识别技术的发展，提升人机交互的效率和准确性；
2.为虚拟现实等领域的应用提供更灵活、自然的交互方式；
3.探索基于序列图像的计算机视觉技术，在动态手势跟踪和建模领域的应用和优化。
本课题的创新点主要在于：
1.以深度学习为主要研究手段，建立动态手势跟踪、建模算法模型；
2.多视角、多类型手势的数据采集和处理，提高模型的泛化能力；
3.应用到实际环境和设备，验证算法的实用性和效果。
五、研究进度安排
第1-3个月：阅读相关文献，了解手势识别技术的最新进展和研究现状，确定研究方向和技术路线；
第4-6个月：完成动态手势序列的数据采集，包括多视角手势的图像、深度数据采集，构建数据集；
第7-9个月：基于深度学习技术，研究动态手势跟踪算法，优化手势分割、手部位置和姿态估计算法；
第10-12个月：基于机器学习算法，研究动态手势建模算法，包括特征提取、手势表示、分类和识别；
第13-15个月：将算法应用于本课题实验室自研的设备上进行实现和测试，比较分析系统性能；
第16个月：完成毕业论文和答辩。