动态手势轨迹跟踪人机交互系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着计算机技术的快速发展，人机交互技术已经成为了学术界和工业界的研究热点。

传统的基于鼠标、键盘等交互方式已经无法满足人们对自然、高效、便捷的交互需求，因此，探索更加智能化、人性化的人机交互方式势在必行。

手势作为一种自然、直观、丰富的表达方式，为新一代人机交互技术提供了新的思路。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、计算机视觉以及模式识别等领域的快速发展，手势识别技术取得了显著的进步，并在人机交互、虚拟现实等领域得到了广泛应用。

1. 国内研究现状

国内学者在手势识别领域展开了大量的研究工作，并在手势分割、特征提取、识别算法等方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将围绕动态手势轨迹跟踪人机交互系统的构建展开研究，主要内容包括以下几个方面：1.手势图像采集模块:研究高效、稳定的手势图像采集方法，为后续手势识别和跟踪提供高质量的图像数据。

2.手势特征提取与识别模块:研究鲁棒的手势特征提取算法，提取能够有效表征手势信息的特征，并设计高效的手势识别算法，能够准确地识别不同类型的手势。

3.手势轨迹跟踪模块:研究精准的手势轨迹跟踪算法，实现对手势运动轨迹的实时、稳定跟踪，并能够克服遮挡、光照变化等因素的影响。

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，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解动态手势轨迹跟踪和人机交互技术的发展现状、研究热点和未来趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.系统设计阶段：根据研究目标和功能需求，设计系统的总体架构，包括硬件平台搭建、软件模块划分、数据库设计等，并确定各模块之间的接口和数据传输方式。

3.算法研究与实现阶段：研究手势图像采集、特征提取、识别和轨迹跟踪等关键算法，并进行实验验证和性能评估，选择最优算法或改进现有算法以提高系统的识别精度、跟踪稳定性和鲁棒性。

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.高精度的手势轨迹跟踪算法:针对现有手势轨迹跟踪算法在遮挡、光照变化等复杂环境下精度和鲁棒性不足的问题，本研究将探索基于深度学习和多传感器融合的轨迹跟踪算法，以提高跟踪精度和鲁棒性。

2.自然流畅的人机交互体验:为了使用户能够更加自然流畅地使用手势控制计算机，本研究将设计直观易懂的手势指令集，并开发用户友好的交互界面，提供实时反馈和操作引导。

3.个性化的交互功能:本研究将考虑不同用户的交互习惯和需求，提供个性化的交互功能设置，例如自定义手势指令、调节跟踪灵敏度等，以满足不同用户的个性化需求。

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] 张勇,李欣.基于计算机视觉的手势识别研究进展[j].计算机应用研究,2019,36(02):337-343.

[2] 刘伟,张凤军,刘洋.基于opencv的动态手势识别与跟踪[j].计算机工程与应用,2018,54(13):151-156.

[3] 李明,王建华,刘文印,等.基于深度学习的动态手势识别方法综述[j].自动化学报,2020,46(09):1741-1760.