动态手势识别系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

动态手势识别作为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。

它旨在使计算机能够理解和解释人类的自然手势动作，从而实现更加直观、灵活和便捷的人机交互体验。

2. 本选题国内外研究状况综述

动态手势识别是一个跨学科的研究领域，涉及计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能等多个学科。

近年来，随着传感器技术、计算机视觉技术和深度学习技术的快速发展，动态手势识别技术取得了显著的进步，并在众多领域展现出巨大的应用潜力。

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.动态手势数据的采集与预处理：-研究适用于目标应用场景的动态手势数据集构建方案，包括手势类型、参与人数、采集设备等。

-对采集到的原始数据进行预处理，包括去噪、平滑、归一化等操作，以提高数据质量。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与工程开发相结合的方法，逐步推进动态手势识别系统的研究与实现。

首先，进行文献调研，全面了解动态手势识别领域的国内外研究现状、技术发展趋势和应用前景，为研究方向的确定和技术路线的选择提供理论依据。

其次，进行数据采集与分析，根据目标应用场景，设计合理的手势数据集采集方案，并利用深度相机、惯性传感器等设备采集大量的手势数据。

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.高效的动态手势特征表示方法：针对现有动态手势特征表示方法存在的冗余信息多、对噪声敏感等问题，本研究将探索更加高效、鲁棒的特征表示方法，例如基于深度学习的特征提取方法、基于时空信息融合的特征表示方法等。

2.轻量级的动态手势识别模型：针对现有动态手势识别模型存在的计算复杂度高、难以部署在资源受限设备上的问题，本研究将探索轻量级的动态手势识别模型，例如基于知识蒸馏的模型压缩方法、基于神经网络架构搜索的模型设计方法等。

3.面向特定应用场景的动态手势识别系统：针对不同应用场景对手势识别的精度、速度、鲁棒性等方面存在差异化需求，本研究将面向虚拟现实、智能家居等典型应用场景，设计和实现定制化的动态手势识别系统，以满足不同应用场景的实际需求。

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]李静,金连文,王栋.基于openpose和时空图卷积网络的人体动作识别[j].计算机辅助设计与图形学学报,2021,33(12):1986-1993.

[2]徐海涛,张优敏,王晓华,等.基于改进openpose和双流卷积网络的人体动作识别[j].图is学与应用,2021,32(06):1125-1132.

[3]谭台哲,刘新,孙俊,等.融合注意力机制和图卷积网络的骨骼动作识别[j].计算机辅助设计与图形学学报,2020,32(10):1663-1671.