基于傅立叶描述子的手势特征提取与识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手势识别作为一种自然直观的人机交互方式，近年来受到越来越广泛的关注。

它在虚拟现实、智能家居、辅助医疗等领域具有巨大的应用潜力。

研究目的：本研究旨在探索一种基于傅立叶描述子的手势特征提取与识别方法，以提高手势识别的准确率和鲁棒性。

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展开了大量的研究工作，取得了一系列成果。

国内研究现状：国内学者在手势识别领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。

主要研究方向包括基于视觉的手势识别、基于传感器的手势识别等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对手势识别的关键问题，开展以下几个方面的研究：
1.手势图像预处理：针对采集到的手势图像，进行灰度化、去噪、分割等预处理操作，为后续的特征提取做好准备。

2.基于傅立叶描述子的手势特征提取：研究傅立叶描述子的基本原理，探索其在手势特征提取中的应用。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，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、特征提取、傅立叶描述子等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.手势图像预处理：对采集到的手势图像进行预处理，包括图像灰度化、去噪、分割等操作，以提高图像质量，为后续的特征提取做好准备。

3.手势特征提取：研究傅立叶描述子的基本原理，并将其应用于手势特征提取。

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.提出了一种基于傅立叶描述子的手势特征提取方法。

该方法能够有效地提取手势的形状特征，并且对旋转、缩放、平移等几何变换具有一定的不变性。

2.结合主成分分析(pca)等降维方法，对提取到的傅立叶描述子进行降维处理，有效地降低了特征维度，提高了识别效率。

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] 马晓燕, 蔡建荣, 俞庆锋. 基于改进傅里叶描述子的图像检索[j]. 计算机应用研究, 2018, 35(10): 3054-3057, 3062.

[2] 刘海涛, 赵启军, 王利民, 等. 基于傅里叶描述子和卷积神经网络的交通标志识别[j]. 交通运输工程学报, 2018, 18(2): 113-120.

[3] 张金矿, 王敬, 张凯. 基于傅里叶描述子和稀疏表示的手势识别[j]. 电子学报, 2017, 45(10): 2436-2441.