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基于深度学习的手势识别算法的实现开题报告

 2021-11-29 21:18:20  

1. 研究目的与意义(文献综述)

一、设计的目的及意义

在过去几十年中,计算机技术飞速发展,在各行各业中,计算机都给人们带来便捷, 其中,人与计算机的信息交互是必不可缺的一步。人机交互最常见模式是依赖于简单的机械装置,即键盘和鼠标,或触屏等。我们迫切需要更简单,更方便的达到人机一体化的技术手段--通过加强学习完成机器识别

手势是一种人类的基本特征,是人类沟通过程中不可缺少的一部分。手势识别技术的发展,为人与机器或其他设备的交互提供了可能。根据手势在时间和空间上的差异,手势可分为静态手势和动态手势,对静态手势的研究主要考虑手势的位置信息,而研究动态手势除了要考虑手势空间位置变化,还需要考虑手势在时序中的变化规律。随着科技的发展,对手势识别技术的研究已经成为热口课题,基于手势识别技术的应用也开始渗透到人们生活的方方面面,这是一项技术走向成热的标志。同时,手势识别技术无论是在手势样本的采集,还是手势设计上都有自己的优势,手势识别的深入研究有着很重要的意义。本选题在国内外的研究

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2. 研究的基本内容与方案

二、基本内容和技术方案

1. 基本内容

本课题通过单个摄像头对手势进行识别,进而完成对手势状态的分辨。主要的研究内容可分为如下三个部分:

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3. 研究计划与安排

三、进度安排

第1周—第3周搜集与机器学习手势识别相关的资料,撰写开题报告; 第4周—第5周论文开题;从技术可行性、运行环境、系统需求等方面完成系统分析功能,给出系统分析需求书。

第6周—第12周撰写论文初稿;完成整个系统的概要设计和详细设计,功能模块总体设计,并搭建手势识别应用开发平台。 第12周—第15周修改论文至成稿;继续完成系统概要设计和详细设计,并完成最终数据模拟和测试。 第16周论文答辩 演示并说明基于python3和opencv的基本手势应用程序。

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4. 参考文献(12篇以上)

四、参考文献

[1] 张凯,融合深度数据的人机交互手势识别研究[d];华中师范大学;2013年

[2] 周航,基于计算机视觉的手势识别系统研究[d];北京交通大学;2008年

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