1. 本选题研究的目的及意义
随着人机交互技术的快速发展，人们对自然、直观、便捷的交互方式提出了更高的要求。
手势识别作为一种自然的人机交互方式，近年来受到了广泛关注。
利用手势进行交互，无需借助鼠标、键盘等传统输入设备，便能直接控制电子设备，在智能家居、虚拟现实、游戏娱乐等领域具有巨大的应用潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，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广泛应用。
传统手势识别方法主要依赖于人工设计的特征，例如HOG、SIFT等，并结合SVM、Adaboost等分类器进行识别。
近年来，深度学习方法在手势识别领域取得了突破性进展，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，能够自动学习图像特征，并取得更高的识别精度。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容:
1.基于RGB-D深度图像的手势分割针对传统手势分割方法在复杂背景下分割精度不高的问题，本研究将利用RGB图像的纹理信息和深度图像的空间信息，研究基于深度学习的手势分割方法，提高手势分割的鲁棒性和准确性。
2.基于深度学习的手势识别针对传统手势识别方法依赖人工设计特征，识别精度有限的问题，本研究将采用深度学习方法，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，自动学习手势特征，构建高精度、强泛化能力的手势识别模型。
3.人机交互系统的设计与实现为了验证手势识别算法的有效性，本研究将设计并实现一个基于手势识别的人机交互系统，并进行应用场景设计和系统性能评估。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和系统实现相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析：查阅国内外相关文献，了解手势识别技术、深度学习、人机交互等方面的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术支持。
2.数据集构建与预处理：收集或构建用于手势识别的数据集，并对原始数据进行预处理，例如图像去噪、背景分割、手势分割等，提高数据的质量和可用性。
3.手势识别算法研究：研究基于深度学习的手势识别算法，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并对不同算法进行比较分析，选择最优算法用于系统实现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于以下几个方面：
1.提出一种基于RGB-D深度图像的手势分割方法，结合RGB图像的纹理信息和深度图像的空间信息，提高手势分割的鲁棒性和准确性，为后续的手势识别奠定基础。
2.探索基于深度学习的手势识别算法，构建高精度、强泛化能力的手势识别模型，克服传统手势识别方法依赖人工设计特征，识别精度有限的缺点。
3.设计并实现一个基于手势识别的人机交互系统，并进行应用场景设计和系统性能评估，验证手势识别算法的有效性，并为实际应用提供参考。
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.刘伟,王兆华,胡卫明,等.基于RGB-D图像的手势识别综述[J].计算机科学,2017,44(6):1-8.
2.王永雄,李华,谢文君.基于深度学习的手势识别研究综述[J].计算机应用研究,2020,37(11):3201-3208.
3.张旭东,徐俊,郭璠.基于深度图像的人机交互技术研究[J].计算机科学,2018,45(12):1-7.
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