1. 本选题研究的目的及意义

手势识别与跟踪作为人机交互和计算机视觉领域的关键技术，近年来受到越来越多的关注。

手势是人类最自然的交流方式之一，用手势与计算机进行交互，可以突破传统键盘和鼠标的限制，创造更加直观、自然、便捷的人机交互体验。

尤其随着虚拟现实、增强现实等技术的兴起，手势识别与跟踪技术更是在游戏娱乐、教育培训、医疗辅助等领域展现出巨大的应用潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

手势识别与跟踪技术是计算机视觉和人机交互领域的研究热点，近年来取得了显著进展，但仍面临着许多挑战。

1. 国内研究现状

国内学者在手势识别与跟踪方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.手势图像预处理：针对手势图像的特点，研究基于opencv的图像去噪、增强和分割算法，为后续的特征提取和识别奠定基础。

2.手势特征提取与表示：研究基于opencv的手势特征提取方法，对比分析不同特征提取算法的性能，选择合适的特征描述子，以提高手势识别的准确率和鲁棒性。

3.手势识别算法研究：研究基于opencv的手势识别算法，对比分析不同算法的优缺点，选择合适的算法构建手势识别模型，并通过实验验证其有效性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步推进研究工作：
1.文献调研阶段：查阅国内外手势识别与跟踪、opencv库应用等相关领域的文献资料，了解研究现状、发展趋势和关键技术，为研究方案的设计提供理论依据。

2.系统设计阶段：根据研究目标和文献调研结果，设计基于opencv的手势识别与跟踪系统的总体架构，包括硬件平台搭建、软件模块划分、算法流程设计等。

3.算法实现阶段：根据系统设计方案，利用opencv库提供的函数和工具，实现手势图像预处理、特征提取、识别和跟踪等算法模块，并进行代码调试和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.基于opencv实现手势识别与跟踪算法的优化与改进：将在现有手势识别与跟踪算法的基础上，结合opencv库的特性，对算法进行优化和改进，以提高算法的效率、鲁棒性和准确性。

2.构建面向特定应用场景的手势识别与跟踪系统：针对虚拟现实、游戏控制等应用场景，设计并实现具有针对性的手势识别与跟踪系统，以提高系统的实用性和用户体验。

3.探索深度学习技术在手势识别与跟踪中的应用：尝试将深度学习技术应用于手势识别与跟踪，以提高算法的识别精度和鲁棒性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.刘伟, 张艳宁, 李雪妍. 基于opencv的动态手势识别[j]. 计算机工程与设计, 2023, 44(01): 228-234.

2.徐天宇, 王阳, 高文. 基于opencv的单目视觉手势识别[j]. 电子技术应用, 2022, 48(12): 153-157.

3.陈卓, 俞俊, 王海, 等. 基于opencv的嵌入式手势识别系统设计[j]. 电子测量技术, 2022, 45(19): 60-65.