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动态手势识别中关键技术的研究的开题报告

一、研究背景和意义

随着智能技术的不断发展，人机交互技术逐渐成为了研究热点，其

中动态手势识别技术是其中的一个重要方向。动态手势识别指的是利用

计算机通过摄像机捕捉手部的运动轨迹，然后对手部的运动进行分析和

识别，进而实现与计算机之间的交互。动态手势识别技术的广泛应用包

括：游戏控制、虚拟现实、手势识别支付等，是人机交互的重要手段。

目前，虽然已经有了一些动态手势识别技术的研究成果，但是实际

应用效果还存在一些问题，如：手势准确率不高、对光照变化敏感等，

因此，如何提高动态手势识别的准确率和鲁棒性是当前研究的主要方向

之一。

二、研究目的和内容

本研究的目的是探讨动态手势识别技术的关键技术，并借助深度学

习技术提高手势识别准确率和鲁棒性。具体研究内容如下：

1.动态手势识别技术的基本原理和流程，包括手势捕捉、特征提取、

分类和识别等方面的基础理论研究和实现。

2.动态手势识别中的关键技术研究，包括对不同手势进行分类的算

法优化、对光照变化和噪声的鲁棒性优化等。

3.借助深度学习技术，对动态手势识别进行优化，探索卷积神经网

络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习技术在动态手势识别中的

具体应用，提高其准确率和鲁棒性。

4.利用现有数据集进行实验验证，并对实验结果进行分析和评估，

提取优化方法，寻求进一步优化。

三、预期研究成果和意义

通过本研究，预期达到以下成果：

1.对动态手势识别技术的关键技术进行系统的总结和优化，提高其

准确率和鲁棒性，为实际应用提供可靠的技术支持。

2.借助深度学习技术，提高动态手势识别的准确率和鲁棒性。

3.实现实验验证，对实验结果进行分析和评估，提取优化方法，寻

求进一步优化，并对应用场景进行探讨。

以此为基础，可以为智能交互领域的进一步发展提供技术支撑，推

动技术在更多领域的实际应用。