基于傅立叶描述子的手势特征提取与识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手势识别作为人机交互领域的重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。

它旨在使计算机能够理解和解释人类的手势，从而实现更加自然、直观的人机交互方式。

相较于传统的键盘、鼠标等输入设备，手势识别具有更加便捷、灵活、自然的优点，在虚拟现实、智能家居、辅助医疗等领域具有广泛的应用前景。

2. 本选题国内外研究状况综述

手势识别技术近年来发展迅速，各种特征提取和识别方法层出不穷。

其中，基于视觉的手势识别方法因其成本低、易于实现等优点，成为该领域的研究热点。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.手势图像预处理：针对手势图像的特点，研究如何对手势图像进行去噪、增强等预处理操作，以提高后续特征提取和识别的精度。

2.基于傅立叶描述子的手势特征提取：研究如何利用傅立叶描述子对手势的形状特征进行有效提取，并探讨不同傅立叶描述子阶数对特征提取效果的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，首先对现有手势识别技术和傅立叶描述子理论进行深入研究，在此基础上，构建基于傅立叶描述子的手势特征提取与识别模型。

具体步骤如下：
1.数据采集与预处理：收集和整理相关手势图像数据集，并对图像进行预处理，例如灰度化、去噪、分割等操作，以提高图像质量，为后续特征提取做好准备。

2.手势轮廓提取：利用图像处理技术提取手势的轮廓信息，例如，采用边缘检测、轮廓跟踪等算法获取手势的边界点，为后续傅立叶描述子计算提供基础数据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于傅立叶描述子的手势特征提取方法，能够有效地提取手势的形状特征，并具有较强的抗噪能力。

2.结合机器学习或深度学习算法构建手势识别模型，并利用傅立叶描述子特征进行训练和测试，实现对手势的准确识别。

3.构建完整的手势识别系统，并在实际场景中进行测试，验证系统的有效性和鲁棒性。

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.张涛,徐文俊,张国华,等.基于改进傅里叶描述子的目标跟踪算法[j].电子测量技术,2018,41(15):115-119.

2.刘海龙,李阳,宋丽萍,等.基于傅里叶描述子和svm的手势识别[j].计算机工程与应用,2017,53(23):157-161.

3.李欣,王年.基于傅里叶描述子的手势识别算法[j].计算机工程,2016,42(12):195-198,203.