基于HOG特征和支持向量機(jī)的靜態(tài)手勢識(shí)別的開題報(bào)告

基于HOG特征和支持向量機(jī)的靜態(tài)手勢識(shí)別的開題報(bào)告一、課題背景和意義隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，手勢識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為應(yīng)用最廣泛的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)之一。手勢識(shí)別可以被用于人機(jī)交互、圖像檢索、運(yùn)動(dòng)控制、機(jī)器人操作等多個(gè)領(lǐng)域。而在這些應(yīng)用中，靜態(tài)手勢（StaticGesture）識(shí)別更是基礎(chǔ)和關(guān)鍵的一部分。靜態(tài)手勢指的是單一的手部姿勢，不涉及手部動(dòng)作的有效性，靜態(tài)手勢識(shí)別更適合于實(shí)現(xiàn)更可靠和更高效的系統(tǒng)。目前，靜態(tài)手勢識(shí)別技術(shù)主要有兩種方法：一種是基于圖像處理的靜態(tài)手勢識(shí)別方法，這種方法旨在通過圖像處理算法，將圖像中的手部姿勢提取出來，并將其與預(yù)先定義的樣本庫進(jìn)行比較，最后識(shí)別出其所屬類別；另一種是基于深度學(xué)習(xí)的靜態(tài)手勢識(shí)別方法，這種方法則是通過訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)從圖像中提取有關(guān)手部姿勢的特征，并將其用于分類。在本項(xiàng)目中，我們將使用第一種方法，即基于圖像處理的靜態(tài)手勢識(shí)別方法，將常見的靜態(tài)手勢分類。本項(xiàng)目中使用的特征提取方法是HOG（HistogramofOrientedGradient），而分類器則是支持向量機(jī)（SVM）。二、研究內(nèi)容和研究方法1.研究內(nèi)容（1）了解靜態(tài)手勢的基本概念和應(yīng)用領(lǐng)域。（2）研究靜態(tài)手勢識(shí)別技術(shù)的基本原理和方法。（3）選取適合的靜態(tài)手勢識(shí)別數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。（4）使用HOG特征提取算法對(duì)數(shù)據(jù)集中的靜態(tài)手勢圖像進(jìn)行特征提取。（5）使用支持向量機(jī)分類器對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和分類。（6）基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)該方法的性能進(jìn)行分析和評(píng)估，并與其他方法進(jìn)行比較。2.研究方法（1）文獻(xiàn)調(diào)研法：通過查閱文獻(xiàn)，了解現(xiàn)有的靜態(tài)手勢識(shí)別技術(shù)，分析其優(yōu)缺點(diǎn)。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理法：對(duì)選定的靜態(tài)手勢識(shí)別數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，提取圖像特征。（3）算法實(shí)現(xiàn)法：使用MATLAB等軟件實(shí)現(xiàn)HOG特征提取和支持向量機(jī)分類器。（4）實(shí)驗(yàn)評(píng)估法：通過實(shí)驗(yàn)對(duì)該方法的性能進(jìn)行評(píng)估，分析其優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)方向。三、研究計(jì)劃和進(jìn)度安排1.研究計(jì)劃和進(jìn)度安排：（1）完成文獻(xiàn)調(diào)研和理論分析（1周）。（2）選取適合的靜態(tài)手勢識(shí)別數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理（2周）。（3）使用HOG特征提取算法對(duì)數(shù)據(jù)集中的靜態(tài)手勢圖像進(jìn)行特征提取（2周）。（4）使用支持向量機(jī)分類器對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和分類（2周）。（5）基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)該方法的性能進(jìn)行分析和評(píng)估并與其他方法進(jìn)行比較（2周）。（6）撰寫研究論文（2周）。2.研究進(jìn)度安排及預(yù)期成果：本項(xiàng)目的研究周期為9周，預(yù)計(jì)于10月底完成。預(yù)期成果為：（1）完成靜態(tài)手勢識(shí)別技術(shù)研究。（2）使用HOG特征提取方法和SVM分類器，在