1. 本选题研究的目的及意义

随着计算机技术的快速发展，人机交互技术正朝着更加自然、直观的方向发展。

手势识别作为一种自然、便捷的人机交互方式，近年来备受关注，并在虚拟现实、游戏控制、机器人控制、智能家居等领域展现出巨大的应用潜力。

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，旨在探索一种更加灵活、高效的人机交互方式，以满足日益增长的智能化控制需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着机器视觉和人工智能技术的快速发展，手势识别技术取得了显著的进步，并在人机交互、虚拟现实等领域得到广泛应用。

1. 国内研究现状

国内在手势识别领域起步相对较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题的主要研究内容如下：
1.基于机器视觉的手势分割与识别算法研究:针对复杂背景和光照变化等问题，研究基于深度学习和计算机视觉的手势分割算法，实现手部区域的准确分割；研究高效准确的手部关键点检测算法，为手势识别提供可靠的特征信息；设计并实现基于多点动作的手势识别算法，构建手势特征库，实现对多种预定义手势的准确识别。

2.双手势多点动作控制系统设计与实现:设计系统的硬件架构，包括摄像头选型、数据传输接口、控制信号输出等；开发系统的软件平台，包括图像采集、手势识别、动作控制等模块；进行系统集成与调试，实现手势识别与动作控制的实时性和稳定性。

3.系统性能测试与优化:构建实验环境，设计测试方案，对手势识别的准确率、实时性、鲁棒性以及系统的稳定性等性能指标进行测试和评估；根据测试结果，对系统进行优化，提高其性能和用户体验。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究方法主要包括文献调研、算法设计与实现、系统设计与开发、实验测试与分析等步骤。

1.文献调研:首先，进行广泛的文献调研，了解手势识别、机器视觉、人机交互等领域的国内外研究现状，以及最新的技术发展趋势。

重点关注手势分割算法、手部关键点检测算法、手势识别算法、多点动作跟踪算法等关键技术。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于rgb摄像头的双手多点动作识别:不同于传统的单手手势识别，本课题将研究基于rgb摄像头的双手多点动作识别技术，识别精度高，鲁棒性强，更贴近自然人机交互方式。

2.多点动作控制系统设计:本课题将设计并实现一套完整的双手势多点动作控制系统，包括硬件平台搭建、软件平台开发、系统集成与调试等环节，最终实现对目标设备的精准控制。

3.算法优化与系统性能提升:本课题将针对手势识别算法和系统性能进行优化，提高识别精度、识别速度、鲁棒性和系统稳定性，提升用户体验。

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,王忠民,张涛,等.基于机器视觉的agv 精准定位研究[j].组合机床与自动化加工技术,2021(10):181-184.

2.李家欢,张帆,孙立晔,等.基于opencv 的手势识别与控制算法[j].电子技术应用,2021,47(02):72-76.

3.王晓,张凤军,王硕.基于rgb-d深度图像的手势识别与控制[j].计算机工程与应用,2020,56(23):142-148.