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基于Kinect的非特定人连续中国手语识别
摘要：
随着科技的不断发展，基于Kinect的手势识别技术已经取得了显著的进展。本论文拟研究基于Kinect的非特定人连续中国手语识别技术，以解决中国手语的传统识别技术存在的问题。论文首先介绍了中国手语的基本概念和特点，然后阐述了Kinect原理及相关技术。接下来，论文详细描述了基于Kinect的非特定人连续中国手语识别的实现步骤和方法。最后，通过实验验证了该方法的有效性，并对进一步的研究进行了展望。
第一章：引言
1.1研究背景
手语是中国聋哑人沟通的主要方式之一，具有不可替代的重要性。然而，传统的手语识别技术存在着诸多问题，如受限于特定人、不连续等。基于Kinect的手势识别技术为解决这些问题提供了新的思路和可能性。
1.2研究目的
本论文旨在研究基于Kinect的非特定人连续中国手语识别技术，实现对中国手语的准确识别和连续跟踪，提高聋哑人与正常人的交流效果。
第二章：中国手语简介
2.1中国手语概述
介绍中国手语的基本概念、特点和发展历程，并对其与其他手语系统的差异进行比较。
2.2中国手语的基本手势
详细介绍中国手语中常用的手势，包括数字、字母、词汇等。
第三章：Kinect原理及相关技术
3.1Kinect概述
介绍Kinect的基本原理、硬件结构和工作原理。
3.2Kinect数据获取
详细描述如何通过Kinect获取人体骨骼关键点、手势等相关数据。
第四章：基于Kinect的非特定人连续中国手语识别方法
4.1系统框架设计
设计基于Kinect的非特定人连续中国手语识别系统的整体框架，包括数据预处理、特征提取、手势识别等模块。
4.2数据预处理
对Kinect获取的数据进行预处理，包括降噪、动态背景建模等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
4.3特征提取
提取Kinect数据中的关键特征，如手势的形状、动作轨迹等，用于后续的手势识别。
4.4手势识别
采用机器学习算法，如支持向量机、深度学习等，对提取到的手势特征进行分类和识别，实现对中国手语的非特定人连续识别。
第五章：实验设计与结果分析
5.1实验设计
设计基于Kinect的非特定人连续中国手语识别实验，包括数据采集、训练与测试集划分等。
5.2结果分析
分析实验结果，评估该方法在识别准确率、识别效率等方面的表现。
第六章：研究展望
6.1本论文的创新点和局限性
总结本论文的主要创新点和局限性，如何解决局限性提出进一步的研究思路。
6.2未来发展方向
展望基于Kinect的手势识别技术在中国手语识别领域的未来发展方向，包括算法改进、硬件改进等。
第七章：结论
总结全文，强调论文的研究意义和技术应用前景，以及基于Kinect的非特定人连续中国手语识别技术的实际应用价值。