1. 本选题研究的目的及意义
随着人机交互技术的发展，传统的人机交互方式如键盘、鼠标等已经难以满足人们日益增长的需求。
手势识别作为一种自然、直观、便捷的交互方式，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。
本课题研究基于机器视觉和RGB摄像头的双手势多点动作控制系统，旨在探索一种更加智能、灵活、高效的人机交互解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着传感器技术、计算机视觉和机器学习等领域的快速发展，手势识别技术取得了显著的进步，并在人机交互、虚拟现实、智能家居等领域得到了广泛应用。
1. 国内研究现状
国内学者在手势识别领域展开了大量研究工作，并在手势分割、特征提取、识别算法等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题研究基于机器视觉和RGB摄像头的双手势多点动作控制系统，主要内容包括以下几个方面：1.手势数据采集与预处理:研究基于RGB摄像头的双手图像采集方法，并对采集到的图像进行预处理，包括灰度化、去噪、手势分割等，为后续的手势识别奠定基础。
2.手势特征提取与识别:研究高效的手势特征提取算法，提取能够表征手势动作的关键信息，并选择合适的分类器进行手势识别。
3.多点动作检测与跟踪:研究基于计算机视觉的多点动作检测与跟踪算法，实现对双手多个关键点的实时跟踪，为手势动作的精细化识别提供支持。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并借助计算机视觉、机器学习等相关技术，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研与需求分析:深入研究手势识别、机器视觉、人机交互等相关领域的国内外研究现状，分析现有技术的优势和不足，明确本课题的研究目标和主要内容。
在此基础上，进行详细的需求分析，明确系统的功能需求、性能需求和开发环境需求。
2.系统总体设计:根据需求分析结果，设计系统的整体架构，包括硬件架构和软件架构。
5. 研究的创新点
本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.基于RGB摄像头的双手势多点动作识别:不同于传统的基于单目视觉的单手手势识别，本课题研究将基于RGB摄像头实现双手多点动作的识别，能够识别更加复杂、精细的手势动作，提升人机交互的自然性和灵活性。
2.高鲁棒性的手势识别算法:针对复杂背景、光照变化等因素对手势识别的影响，本课题将研究高鲁棒性的手势识别算法，提高系统在不同环境下的识别准确率和稳定性。
3.便捷高效的控制系统设计:本课题将设计一种便捷高效的控制系统，通过简单的硬件设备和友好的软件界面，实现对手势动作的精准识别和控制，提升系统的易用性和用户体验。
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.刘伟,张凯龙,王博,等.基于机器视觉的复杂场景多手势识别[J].计算机工程与应用,2021,57(17):159-166.
2.张旭东,王春生,李雪妍,等.基于OpenCV的动态手势识别算法研究[J].计算机应用研究,2021,38(04):1166-1170.
3.李振东,张强,李俊.基于MediaPipe和YOLOv5的静态手势识别方法[J].计算机工程与应用,2023,59(11):171-178.
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