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基于深度图的手势识别研究的开题报告.docx

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基于深度图的手势识别研究的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于深度图的手势识别研究的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于深度图的手势识别研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于深度图的手势识别研究的开题报告一、选题背景近年来,深度相机技术的广泛应用,使得手势识别领域的研究有了巨大的突破和进展。传统的手势识别算法需要对光照、背景等各种因素进行精细控制,对硬件环境要求比较高,而深度相机可以通过获取深度图像来获得三维空间中物体的位置和形状信息,从而不需要对环境进行精细控制,大大降低了算法的实现难度。手势识别广泛应用于人机交互、智能家居、虚拟现实等领域,已成为当前最热门的技术之一。在人机交互领域,手势识别技术用于实现手势命令输入,有望替代传统的鼠标键盘输入方式,提高用户的使用体验和工作效率。二、选题意义本课题旨在研究和实现基于深度图的手势识别算法,通过深度图像的获取和处理,实现对人体手部姿态的识别和分类。以此为基础,进一步研究和实现手势命令识别和人机交互应用。该课题对于提高人机交互的效率和体验,实现智能家居等应用具有重要意义,具有很好的应用前景。三、研究内容(1)深度图像的获取和处理。利用深度相机获取手部姿态信息,对深度图像进行数据预处理和降噪。(2)手部姿态的识别和分类。采用深度学****算法对手部姿态进行识别和分类,包括数据集的准备、模型的设计和训练等。(3)手势命令识别和应用。将手势命令与指定功能进行对应,实现手势命令的识别和应用,如音量调节、播放控制等。四、研究方法采用深度学****算法实现手部姿态的识别和分类。具体包括网络结构的设计、数据集的准备、模型的训练和参数的调优等。五、研究计划阶段|任务|完成时间---|---|---第一阶段|文献调研、学****深度学****算法原理|2周第二阶段|深度相机数据采集、处理和手部姿态的识别和分类|4周第三阶段|手势命令识别和应用的研究实现|4周第四阶段|实验评测和总结|2周六、预期成果(1)基于深度学****算法实现手部姿态的识别和分类。(2)基于手部姿态的手势命令识别和应用。(3)在公开的数据集上进行实验评测,验证算法的准确率和性能。(4)撰写研究报告和学术论文,发表在相关学术期刊和会议上。