基于轨迹匹配的动态手势识别算法研究开题报告

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，在人机交互领域具有重要的应用价值。

特别是随着智能设备的普及和虚拟现实技术的兴起，对手势识别技术的需求日益增长。

动态手势识别作为手势识别领域的一个重要分支，旨在识别用户连续的手势动作，具有更丰富的语义信息和更广阔的应用前景。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对动态手势识别技术进行了大量的研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在动态手势识别领域取得了一定的进展，特别是在基于深度学习的方法方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是基于轨迹匹配的动态手势识别算法研究，旨在提高动态手势识别的精度和效率。

1. 主要内容

1.深入研究动态手势的特点和难点，分析现有动态手势识别方法的优缺点，特别是基于轨迹匹配的方法。

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。

1.首先，对动态手势识别的相关理论和技术进行深入研究，包括手势的表示方法、特征提取方法、识别模型等，为算法设计奠定理论基础。

2.其次，针对动态手势识别的特点和难点，选择合适的轨迹匹配算法，并对其进行改进和优化，以提高算法的精度、鲁棒性和实时性。

5. 研究的创新点

1.针对现有轨迹匹配算法在动态手势识别中存在的不足，提出一种改进的轨迹匹配算法，以提高算法的精度、鲁棒性和实时性。

2.设计并实现一个基于轨迹匹配的动态手势识别系统，并将其应用于实际场景，例如虚拟现实、游戏控制等。

3.对不同轨迹匹配算法在动态手势识别中的性能进行比较分析，为实际应用提供参考依据。

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. 刘宇,徐华.基于openpose和kinect的动态手势识别[j].计算机工程与应用,2021,57(22):165-172.

2. 陈龙,周泊宇,周浩,等.基于多特征融合与改进dtw的动态手势识别[j].计算机工程与应用,2021,57(11):204-211.

3. 葛华,张俊,王坤,等.基于深度图像信息的手势识别算法研究[j].电子技术应用,2021,47(03):112-116.