1. 研究目的与意义
随着我国科学技术的不断发展,手势识别技术也得到了较好的更迭与创新,基于人工智能的手势识别人机交互技术在我国很多领域也得到了应用。这套技术的适用性非常强,目前已经取得了较好的应用效果。现代计算机平台性能的快速发展以及用户对象的多样化,尤其是以笔记本电脑、智能手机和平板电脑为代表的移动型计算机平台的普及,目前迫切地需要自然易懂、舒适便捷的新型交互技术。长期以来,手势一直被认为是一种可以提供更自然、更有创意和更直观的与我们的计算机进行通信的交互技术。为此,在人机交互中加入手势是一个重要的研究领域。与键盘鼠标、触屏识别以及语音识别等人机交互技术相比,基于视觉的手势识别技术具有人机距离限制小、操作自然灵活、硬件成本低、无个人依赖性、用户特征差异小等诸多优点。
本文研究的目的是建立一套适用于普通笔记本电脑的基于视觉的手势识别交互系统。对于手势这一特殊的对象,本文合理地把握了手势的描述,即以“手”作为主体的不变性和“势”由不同的姿态和空间位置表现出的可鉴别性来解决其检测、跟踪和识别三大任务。与键盘鼠标、触屏识别以及语音识别等人机交互技术相比,基于视觉的手势识别技术具有人机距离限制小、操作自然灵活、硬件成本低、无个人依赖性、用户特征差异小等诸多优点。基于视觉的手势识别技术的改进可以使人机交互更加自然、稳定、适用性更强,有利于推广应用。因此,就普通笔记本电脑上的基于视觉的手势识别交互系统的研究,对于提高移动计算机平台上的人机交互的便捷性和准确性具有重要的研究价值和现实意义。
2. 研究内容和预期目标
研究内容:
视觉手势交互系统分为手势检测,手势跟踪和手势识别三个组成部分。首先,系统的视频采集部分通过摄像头等设备采集手势的视频图像;然后对采集到的视频图像做相应的预处理自动检测并分割出手势区域;在动态手势识别过程中,还需要跟踪手势获取手势运动轨迹等信息;最后通过分析提取手势特征信息,把提取得到的手势特征同已经训练好的手势模板特征进行比较匹配,获取手势类别。通过已经设定的语法语义的规定,完成计算机或其他智能设备的控制,从而完成人机交互。
预期目标:
3. 研究的方法与步骤
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研究方法:
通过查阅资料,学习相关知识,完成搭建基于C 的opencv环境,控制系统设计与视觉原理,手势图像识别处理,建立手势交互系统指令集,opencv算法学习,并通过软件仿真验证设计是否满足要求。
研究步骤:
4. 参考文献
[1]姜杰文. 基于手势识别的协作机器人人机交互系统设计[D], 大连理工大学, 2019. [2]陈壮炼, 林晓乐等. 基于卷积神经网络的手势识别人机交互系统的设计[J], 现代计算机, 2021(06):57-62. [3]孙凯, 严潇然, 谢荣平. 基于手势识别的智能家居人机交互系统设计[J], 工业控制计算机, 2014,27(04):54-56.
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5. 计划与进度安排(1)2024-2-01~2024-3-08 查阅文献资料,进行文献综述,撰写开题报告,翻译英文文献; (2)2024-3-09~2024-3-22 查阅相关资料,了解研究所需硬件和软件装软件,学习熟练应用软件OpenCV; (3)2024-3-23~2024-4-05 学习OpenCV库中的相关函数,利用VS2010软件编程;
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