1. 本选题研究的目的及意义
手势作为一种自然、直观的交互方式，在人机交互领域扮演着至关重要的角色。
相较于传统的键盘鼠标等输入设备，手势识别技术能够为用户提供更加便捷、高效、自然的交互体验，具有广阔的应用前景。
本选题以视觉手势识别为切入点，深入研究手势识别的关键技术及其应用，旨在推动人机交互方式的变革和发展。
2. 本选题国内外研究状况综述
手势识别技术作为一个多学科交叉的研究领域，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列重要进展。
1. 国内研究现状
国内学者在手势识别领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速，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
1. 主要内容
本研究将围绕基于视觉的手势识别技术展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.手势图像采集与预处理:研究不同光照条件、背景环境下手势图像的采集方法，并探讨图像去噪、手势分割等预处理技术，为后续的特征提取和识别做好准备。
2.手势特征提取与表示:研究基于深度学习的手势特征提取方法，例如卷积神经网络(CNN)提取空间特征，循环神经网络(RNN)提取时间序列特征等，构建有效的手势特征表示方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实验研究相结合、定性分析与定量分析相结合的研究方法，逐步深入地开展研究工作。
1.文献调研阶段：通过查阅相关文献资料，了解国内外手势识别技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和研究方向。
2.手势识别算法研究阶段：研究基于深度学习的手势识别算法，包括卷积神经网络、循环神经网络等，并对不同算法的性能进行比较分析，选择最优算法进行后续研究。
5. 研究的创新点
本研究将在以下几个方面力求创新:
1.基于多模态信息融合的手势识别：将深度图像信息、手部骨骼信息等多模态信息进行融合，构建更加鲁棒的手势识别模型，以克服单一视觉信息易受光照、背景等因素干扰的局限性。
2.基于注意力机制的动态手势识别：引入注意力机制，使模型能够更加关注手势序列中的关键帧或关键特征，从而提高对复杂动态手势的识别精度。
3.轻量级手势识别模型研究：针对手势识别系统在移动设备和嵌入式设备上的应用需求，研究轻量级的手势识别模型，在保证识别精度的同时，降低模型的计算复杂度和存储空间占用。
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]邓益，宋震，张凯龙，等. 基于视觉的复杂背景下手势识别方法综述[J]. 控制与决策, 2021, 36(12): 2865-2874.
[2]张良，王宁. 基于深度学习的静态手势识别研究综述[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(02): 337-345.
[3]李静, 孙晓, 张立明. 基于视觉的动态手势识别研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(11): 1-12.
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