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基于Kinect的三维多手指踊跃算法及应用的任务书
任务书
一、任务背景
随着虚拟现实技术的飞速发展，越来越多的应用场景需要实现对手指轨迹的准确检测和重建。基于Kinect的多手指踊跃算法是一种非常有效的方法。该算法可以追踪多个手指的位置和状态，从而支持实时手势识别，并实现虚拟现实中的自然交互。因此，本次任务旨在使用Kinnect进行三维多手指踊跃算法的研究，并探索其应用。
二、任务目标
1.熟悉Kinect原理和设备相应基本操作。
2.了解多手指踊跃算法的原理及其实现。
3.基于Kinect设备实现多手指踊跃算法。
4.实现多手指踊跃算法的应用。
5.对应用进行实验测试，优化算法性能。
三、任务计划
阶段一：调研与相关知识学习
1.学习Kinect设备的原理、使用方法以及开发环境的搭建。
2.学习多手指踊跃算法的原理。
3.查阅相关论文，获取理论知识以及实现思路。
阶段二：算法实现
1.使用C++编写基于Kinect设备的多手指踊跃算法，实现手指的检测和分割。
2.设计算法模型，实现手势的识别，支持多种手势。
阶段三：应用实现
1.基于多手指踊跃算法，实现一个支持三维场景的手势交互系统。
2.实现手势交互系统中的多种功能，如缩放、旋转、平移等。
3.对应用进行优化测试，提高算法效率和准确性。
阶段四：撰写报告与汇报
1.撰写任务调研及算法设计报告。
2.撰写应用实现及测试报告。
3.撰写任务总结及未来工作规划。
4.汇报任务研究过程，展示应用实现成果。
四、任务要求
1.熟悉C++编程语言，掌握面向对象编程方法。
2.熟悉图像处理相关知识。
3.具备一定的数学基础。
4.对算法性能有一定的优化能力。
5.有较好的英文阅读和写作能力。
五、参考资料
1.MicrosoftKinectSDK开发者文档
2.3DHandPoseEstimation:AReview
3.LearningHand-ArticulationFeaturesfromRGB-DVideo:ADeepNeuralNetworkApproach
4.Non-rigidSurfaceReconstructionfromRGB-DVideosUsingPriorKnowledgeofStructuralInvariants
6.OpticalFlowforTrackingMultiplePeopleinRGB-DData
7.MultipleHypothesesforTemplateMatchinginRGB-DData
8.AReal-TimeMulti-PersonSystemforMutualAttentionAnalysisUsingMultipleRGB-DSensors
9.3DHandPoseTrackingUsingANaturalDirectionFeature
六、成果要求
1.对多手指踊跃算法进行高质量的设计和实现。
2.对应用进行优化测试，并取得成果，展示应用实现成果。
3.撰写清晰、完整的任务调研及算法设计报告，应用实现及测试报告，任务总结及未来工作规划。
4.汇报任务研究过程，展示应用实现成果。
七、评价指标
1.理论功底（分值30）：对Kinect，多手指踊跃算法以及摄像机成像等相关技术具有熟练的掌握。
2.算法设计（分值40）：算法设计合理，流程清晰，方案创新。
3.算法实现（分值20）：算法实现符合设计要求，效果良好。
4.应用实现（分值10）：应用实现成果良好。
5.报告撰写（分值10）：任务调研及算法设计报告，应用实现及测试报告，任务总结及未来工作规划，容量适当，语言表达清晰准确。