1. 研究目的与意义
（1）背景
随着互联网的不断发展，计算机在社会的各个领域的应用更加深入和广泛。渐渐地，计算机成为了人们生活中不可或缺的一部分。随着人工智能等技术的飞速发展，人类和机器人及人类和计算机之间的交互愈发频繁，受到国内外各界人士的关注。传统的人机交互是建立在键盘、鼠标等外部设备上进行数据输入的。但是使用距离短、输入效率低称为它的一个很大的缺陷。于是各种崭新的人机交互技术也在逐步发展，人脸识别、语音识别、手势识别等技术也成为人工智能领域的研究热点。
人类的肢体语言常常可以代替口语来表达人们的思想，来和他人进行沟通。而手势作为肢体语言中最为简单自然的一种表达，可以通过简单的手势完成复杂的指令从而达到人机交互的目的。所以手势识别是人机交互中最为直接的科学技术，被广泛应用于人们的生活、学习以及工作中，方便了人们的日常，极大改善了人们的生活。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：这个项目中需要解决的主要问题如下
（1）搭建visual studio2019 opencv函数库开发环境：opencv是一个开源视觉函数库，调用这个库可以方便地处理图片和视频来完成图像处理的各种任务。
3. 研究的方法与步骤
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选用visual studio2019开发平台，opencv开源视觉函数库
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对拍摄所得手势图像进行预处理。
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[1] 吴霞．手势识别研究发展现状综述[J]．电子科技，2013，26（6）：171-174
[2] 覃文军.基于视觉信息的手势识别算法与模型研究[D].沈阳:东北大学，2010.
[3] 王西颖，戴国忠，张习文，等．基于HMM-FNN模型的复杂动态手势识别［J］．软件学报，2008，19（9）：2302－2312.
[4] 吴彩芳, 谢钧，俞璐．基于骨骼和深度信息的手势识别的研究与应用［J］．计算机技术与发展，2016，26（8）：200－204.
[5] 易靖国, 程江华，库锡树.视觉手势识别综述[].计算机科学，2016, (S1): 103-108.
[6] 李徐周. 生物特征识别若干关键问题研究[D].山东大学 2018.
[7] 徐怡森. 基于OpenCV的静态手势识别系统[D].湖南科技大学，2017.
[8] 刘冰译. OpenCV图像处理[M].机械工业出版社,2016.
[9]赵健,张冬泉.基于 OpenCV 的数字手势识别算法[J].计算机应用，2013,33(S2):193-196.
[10] 刘波译. 深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析[M].机械工业出版社,2014.
[11] Rokade,U.S., Doye, D. and Kokare, M. (2009) Hand Gesture Recognition Using ObjectBased Key Fram Selection. Proceedings of the 2009 International Conference onDigital Image Processing, Bangkok, 7-9 March 2009, 288-291.
5. 计划与进度安排
（1）2022.1.13-2022.3.8 查阅资料，填写开题报告，完成外文资料的翻译；
（2）2022.3.9-2022.3.29 熟悉vc环境及opencv视觉函数库使用；
（3）2022.3.30-2022.4.12对手势图像进行预处理，并实现对手势轮廓的分割；
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