1. 本选题研究的目的及意义

手势识别作为人机交互领域的关键技术之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

传统的手势识别方法往往依赖于单一的rgb图像信息，容易受到光照变化、背景干扰等因素的影响，识别精度和鲁棒性受限。

而rgb-d深度相机的出现为手势识别提供了新的思路，其能够获取场景的深度信息，有效克服了传统方法的缺陷，为实现更加自然、高效的人机交互方式提供了可能。

2. 本选题国内外研究状况综述

手势识别作为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。

现有的手势识别方法主要可以分为基于视觉的手势识别和基于数据手套的手势识别两种。

基于视觉的手势识别方法由于其自然性和便捷性，近年来得到越来越多的关注。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究基于rgb-d深度图像的手势识别方法，并将其应用于人机交互系统中。

主要内容包括以下几个方面：1.研究基于rgb-d深度图像的手势分割方法，利用深度信息和颜色信息，将手部区域从复杂背景中准确地分割出来，为后续的特征提取和识别做好准备。

2.研究基于rgb-d深度图像的手势特征提取方法，提取对手势的形状、姿态、运动轨迹等信息具有良好表征能力的特征，并对光照、背景等因素的变化具有鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与系统设计相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解手势识别、深度学习、rgb-d深度图像处理等领域的研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.数据集构建：收集或制作用于手势识别模型训练和测试的rgb-d深度图像数据集，并对数据集进行标注和预处理，确保数据集的质量和规模满足研究需求。

3.手势分割与特征提取：研究基于rgb-d深度图像的手势分割方法，利用深度信息和颜色信息，将手部区域从复杂背景中准确地分割出来。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于rgb-d深度图像的手势分割方法，结合深度信息和颜色信息，提高手势分割的精度和鲁棒性，特别是针对复杂背景下的手势分割问题，提出更加有效的解决方案。

2.提出一种基于rgb-d深度图像的手势特征提取方法，提取更加鲁棒的手势特征，例如，可以利用深度信息构建手势的三维模型，提取更加全面、准确的手势形状特征，并结合运动轨迹信息，提高对手势姿态变化的识别能力，增强手势识别模型对光照变化、背景干扰等因素的鲁棒性。

3.设计并实现一个基于手势识别的人机交互系统，将手势识别技术应用于实际场景，例如，可以开发基于手势识别的虚拟现实游戏，通过手势控制游戏角色的动作，增强游戏的沉浸感和趣味性，或者将手势识别技术应用于智能家居控制系统，通过手势控制家电设备，提供更加便捷、智能的生活体验。

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] 张慧,徐俊,陈广,等.基于rgb-d数据的动态手势识别[j].电子学报,2020,48(03):457-464.

[2] 刘洋,金忠,王坤,等.基于rgb-d相机的手势识别综述[j].计算机工程与应用,2020,56(03):1-11.

[3] 孙晓,唐京京,张卫,等.面向人机交互的深度学习手势识别方法综述[j].计算机科学,2020,47(03):1-11.