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基于计算机视觉的手势识别匹配检索方法的研究的开题报告

【选题背景】

随着计算机技术和人机交互技术的逐渐发展，手势识别技术逐渐成为一种趋势性的研究领域。手势识别技术能够通过图像处理和计算机视觉等技术手段，将人类的特定动作转化为数字信号，实现对动作的识别和分类，可以广泛应用于游戏、安防、医疗、辅助技术等领域。

然而，手势识别的成功与否在很大程度上取决于其匹配检索的准确性。目前的手势匹配检索方法多为基于人工设计规则的方法，存在许多缺陷，如难以处理多个手势组合、对姿态和光照变化敏感等。因此，如何提高手势匹配检索的准确性和稳定性，具有很高的研究意义和实际应用价值。

【选题内容】

本文拟从基于计算机视觉的角度出发，研究一种新的手势识别匹配检索方法，将深度学习、卷积神经网络等相关技术应用于手势识别领域，实现对手势的自动识别和分类。具体内容包括以下几个方面：

1.采集手势数据：构建手势采集系统，获取手势动作的图像和视频等数据。

2.预处理手势数据：对采集到的手势数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强、特征提取等操作。

3.建立手势识别模型：基于深度学习、卷积神经网络等技术，建立手势识别模型，提高手势的自动识别能力。

4.实现手势匹配检索：基于手势识别模型，设计一种新的手势匹配检索算法，实现对手势的自动匹配和检索。

5.实验验证：采用公共数据集或自己采集的数据集，进行实验验证，比较新算法与传统方法的优劣。

【选题意义】

本文的研究可以在人机交互领域中推广应用，具有重要的技术和应用价值。一方面，手势识别可以降低人机交互的门槛，提高用户体验；另一方面，手势识别还可以广泛应用于电子游戏、医疗辅助、安全监控等领域，具有巨大的商业潜力。