基于Opencv的手势识别与跟踪研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手势识别与跟踪作为计算机视觉和人机交互领域的重要研究方向，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

该技术旨在赋予计算机理解和解释人类手势的能力，从而实现更自然、直观的人机交互体验。

本选题以opencv作为开发工具，深入研究手势识别与跟踪的关键技术，并设计实现一个稳定高效的手势识别与跟踪系统，旨在推动人机交互技术的发展和应用。

2. 本选题国内外研究状况综述

手势识别与跟踪技术是一个热门的研究领域，近年来取得了显著进展。

以下将分别从国内外研究现状进行综述。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本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的图像预处理方法，包括图像灰度化、去噪、平滑、二值化等，以减少噪声和无关信息的干扰，提高图像质量，为后续手势分割和特征提取奠定基础。

2.手势分割:研究基于opencv的手势分割方法，将手势区域从背景中分离出来。

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，按照以下步骤逐步进行：
1.文献调研与分析:通过查阅国内外相关文献，了解手势识别与跟踪技术的研究现状、发展趋势和关键技术，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.需求分析与系统设计:根据研究目标和应用场景，分析手势识别与跟踪系统的功能需求和性能指标，设计系统的总体架构、模块划分和算法流程。

3.关键技术研究:针对手势图像预处理、手势分割、特征提取、手势识别和跟踪等关键技术进行深入研究，选择合适的算法，并结合opencv库提供的函数和工具进行实现和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于以下几个方面：
1.融合多种特征的优化:针对单一特征对手势识别率的影响，本研究将尝试结合多种特征，如颜色特征、形状特征、纹理特征等，构建多特征融合的识别模型，以提高手势识别的准确性和鲁棒性。

2.基于深度学习的算法优化:针对传统手势识别算法在复杂场景下识别率不高的问题，本研究将探索深度学习技术在手势识别中的应用，例如利用卷积神经网络(cnn)提取手势图像的深度特征，以提高识别的准确性和鲁棒性。

3.复杂场景下的算法改进:针对光照变化、背景干扰等复杂场景对手势识别和跟踪的影响，本研究将对现有的算法进行改进，提高算法在复杂环境下的鲁棒性和适应性。

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.张毅,徐心和,刘文印.基于opencv的静态手势识别研究[j].计算机应用与软件,2023,40(01):243-248 255.

2.李萌,李辉.基于opencv的动态手势轨迹识别算法研究[j].计算机工程与应用,2022,58(16):176-183.

3.陈诗,周明,刘鹏,等.基于opencv的机器视觉平台手势识别算法研究[j].仪表技术与传感器,2021(12):133-137 143.