1. 本选题研究的目的及意义
随着人机交互技术的不断发展，传统的人机交互方式，如键盘、鼠标等，已经无法满足人们对更加自然、便捷、高效的交互方式的需求。
手势识别技术作为一种新兴的人机交互方式，近年来受到了广泛关注和研究。
手势识别技术利用计算机视觉、模式识别等技术，对手势进行识别和理解，从而实现人与计算机之间更加自然、直观的交互。
2. 本选题国内外研究状况综述
手势识别技术作为一个新兴的研究领域，近年来得到了国内外学者的广泛关注和研究。
##国内研究现状国内在手势识别领域起步较晚，但近年来发展迅速，取得了一系列的研究成果。
清华大学、中国科学院自动化研究所、哈尔滨工业大学等高校和科研机构在手势分割、手势识别算法、手势识别系统等方面开展了深入研究，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究内容包括以下几个方面：
1.手势图像采集：研究基于qt框架的图像采集模块设计与实现，能够实时获取用户的手势图像信息，为后续的手势识别提供数据基础。
2.手势图像预处理：研究手势图像预处理算法，包括图像灰度化、平滑去噪、图像分割等，以提高手势图像的质量，为后续的特征提取做准备。
3.手势特征提取：研究有效的手势特征提取方法，例如基于形状的特征（如hu矩、轮廓特征等）和基于外观的特征（如颜色直方图、hog特征等），提取能够准确描述手势的特征信息，用于后续的手势分类。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论研究与实验开发相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：
1.需求分析与方案设计：对手势识别系统的功能需求、性能需求和开发环境进行分析，确定系统的总体架构、模块划分和数据流程，并设计相应的解决方案。
2.手势识别算法研究：研究基于计算机视觉的手势识别算法，包括图像预处理、手势特征提取、手势分类器设计等。
重点研究基于形状特征和基于外观特征的提取方法，以及svm、cnn等分类算法的应用。
5. 研究的创新点
本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于qt框架的手势识别系统设计：不同于传统的手势识别系统，本课题将基于qt框架进行系统设计，利用qt框架的跨平台性、丰富的图形界面库和信号与槽机制，构建用户友好、功能完善的手势识别系统。
2.高效的手势特征提取方法：针对现有手势特征提取方法的不足，本课题将研究更加高效的手势特征提取方法，例如结合形状特征和外观特征，以提高手势识别的准确率。
3.基于机器学习的优化手势识别算法：本课题将采用机器学习算法对手势识别算法进行优化，例如使用svm、cnn等算法，通过训练和优化模型参数，提高手势识别的鲁棒性和泛化能力。
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.刘硕，潘志庚，何克忠，等. 基于深度学习的静态手势识别[j]. 计算机工程, 2018, 44(4): 255-261.
2.张帆，谢维信，段发阶. 基于opencv的动态手势识别[j]. 计算机工程与设计, 2019, 40(7): 1931-1936.
3.陈超，张俊. 基于mediapipe的手势识别方法[j]. 电子技术应用, 2022, 48(6): 83-87.
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