基于手势特征的用户身份识别算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的飞速发展，身份识别已成为保障信息安全和个人隐私的关键环节。

传统的身份认证方式，如密码、钥匙等，存在易丢失、易被盗取等安全隐患，已难以满足日益增长的安全需求。

近年来，生物特征识别技术因其独特的优势，如安全性高、不易伪造等，逐渐成为身份识别的主流发展方向。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在手势识别领域开展了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内在手势识别领域起步相对较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：1.手势图像预处理：针对手势图像的噪声、光照变化等问题，研究图像去噪、光照补偿等预处理方法，提高手势图像的质量，为后续的特征提取和识别奠定基础。

2.手势特征提取：研究高效、鲁棒的手势特征提取方法，从手势图像中提取能够表征用户身份的关键信息。

主要研究方向包括基于几何特征的提取方法（如手指长度、手掌宽度、指间角度等）和基于深度学习的特征提取方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的研究方法，逐步推进研究工作。

首先，进行文献调研，全面了解手势识别领域的国内外研究现状、发展趋势以及现有技术瓶颈，为后续研究提供理论指导。

其次，针对手势图像的特点，研究高效的预处理方法，消除噪声和光照变化等因素的影响，提高图像质量。

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.提出一种基于多特征融合的手势识别算法：为了提高手势识别的准确性和鲁棒性，本研究将探索多种手势特征的融合方法，例如将几何特征与深度学习特征相结合，以构建更加全面和discriminative的特征表示。

2.研究基于深度学习的手势识别模型：针对传统手势识别算法的局限性，本研究将探索基于深度学习的手势识别模型，例如卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn），以自动学习手势图像中的高级语义特征，提高识别的准确率和鲁棒性。

3.设计并实现基于手势特征的用户身份识别系统：为了验证所提算法的有效性，本研究将设计并实现基于手势特征的用户身份识别系统，并进行系统测试和评估。

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] 张涛,谭晓阳,徐明星,等.基于手势识别的智能家居控制系统研究[j].电子技术应用,2023,49(03):78-82 88.

[2] 黄凯杰,李阳,张俊,等.基于手势识别的仿人机械臂控制系统[j].机床与液压,2022,50(17):138-143.

[3] 王浩,张岩,张玉玺.基于改进yolov5的手势识别方法[j].计算机工程与应用,2022,58(16):173-181.