基于轨迹匹配的动态手势识别算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手势作为一种自然、直观的交互方式，在人机交互领域扮演着重要角色。

动态手势识别作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，旨在使计算机能够理解和识别人的手势动作，实现更加智能化的人机交互体验。

本选题研究的目的及意义如下：

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、计算机视觉和模式识别技术的快速发展，动态手势识别技术取得了显著的进步。

研究人员提出了多种手势识别方法，并在不同领域取得了成功的应用。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对动态手势识别的关键问题，重点研究基于轨迹匹配的识别算法，并设计和实现相应的识别系统。

1. 主要内容

1.深入研究动态手势识别的相关理论和技术，分析不同手势识别方法的优缺点，特别是基于轨迹匹配算法的特点和适用场景。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解动态手势识别的研究现状、发展趋势以及轨迹匹配算法的最新研究成果，为本研究提供理论基础。

2.手势数据采集与预处理阶段：选择合适的手势数据采集方案，例如，利用深度相机、数据手套等设备采集手势数据，并对采集到的数据进行预处理，例如，去噪、平滑、分割等，为后续的特征提取和识别做好准备。

3.特征提取与选择阶段：研究和分析现有的手势特征提取方法，例如，基于关键点的特征、基于轮廓的特征、基于运动的特征等，选择或设计能够准确描述手势运动轨迹的特征，并对特征进行降维处理，以提高识别算法的效率。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所创新：1.高效特征提取方法：针对现有手势特征提取方法在表征手势运动轨迹信息方面的不足，探索和设计新的特征提取方法，提取更具区分性和鲁棒性的特征，提高识别算法的性能。

2.轨迹匹配算法改进：针对现有轨迹匹配算法在处理复杂手势、不同用户、不同环境下的局限性，研究和改进现有的轨迹匹配算法，例如，动态时间规整(dtw)算法、隐马尔可夫模型(hmm)等，提高算法对噪声、遮挡、光照变化等的鲁棒性，增强算法的泛化能力。

3.系统优化与应用：结合实际应用场景，对所设计的动态手势识别系统进行优化，例如，提高系统的识别速度、降低系统的计算复杂度等，并探索将该系统应用于实际场景，例如，人机交互、虚拟现实等，以验证其有效性和实用性。

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. 陈硕，王崇骏，李娇娇，等. 基于轨迹角度特征的动态手势识别算法[j]. 计算机应用研究，2022,39(01):297-301.

2. 李鑫，张晓鹏. 基于关键帧提取和dtw的动态手势识别[j]. 传感器与微系统，2021,40(12):132-136.

3. 孙文卿，张晓明，王硕. 基于openpose和多特征融合的动态手势识别[j]. 吉林大学学报(工学版)，2021,51(05):1663-1670.