基于FDC2214的手势识别装置开题报告

 2021-08-08 12:08

全文总字数:1038字

1. 研究目的与意义

随着计算机技术的发展,人机交互技术也在不断发展进步,人们对于人机交互的便捷性,实时性得要求也就越来越高,手势识别正是顺应了技术的发展,使人与计算机之间的交流更加自然。

本设计是以STM32F103系列的单片机作为控制系统,配合液晶显示模块,按键选择模块,语音模块,实现人与机器通过手势交流的目的,适用于微型测控系统。

且验证了基于FDC2214电容传感器设计的手势识别装置,可以在准确性以及功耗上有更高的要求,能够在工作过程中不受来自无线电,电源,灯光和电机等环境噪声的影响。

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2. 国内外研究现状分析

根据手势识别的采集方式可以分为基于数据手套的手势识别与基于摄像头的手势识别两类。

目前国内研究包括基于深度学习的手势识别装置,基于电容式传感器的手势识别装置,该方法常用在微型测控系统中,利用FDC2214电容传传感器来提高系统的工作环境。

还有基于视觉的的手势识别装置与基于ARM的手势识别研究,在这两种设计中动态识别一些采用隐马尔科夫模型为识别算法,对手势的轨迹能够取得较好的识别效果。

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3. 研究的基本内容与计划

研究内容:装置工作在判决模式下,能对指定人员进行猜拳判决,给出手势石头、剪刀和布的准确判决,要求每一次判决的时间不大于1秒。

装置工作在判决模式下,能对指定人员进行划拳判决,给出手势1、2、3、4和5的准确判决,要求每一次判决的时间不大于1秒。

装置工作在训练模式下,对任意测试者进行猜拳的手势训练,每种动作训练次数不大于3次,总的训练时间不大于1分钟;然后切换工作模式到判决模式,对被训练的人员进行猜拳判决,要求每一次判决的时间不大于1秒。

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4. 研究创新点

该系统增加了OLED液晶显示模块与按键选择模块,语音模块实现人机交互。

运用FDC2214芯片,提高了系统的性能与抵抗无线电,噪声等干扰的能力。

增加实现双手手势识别并按猜拳游戏和划拳游戏的规则对两个收拾进行判定并给出将结果。

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