基于傅立叶描述子的手势特征提取与识别任务书
2020-02-18 15:31:07
1. 毕业设计(论文)主要内容:
针对手势图像特征提取与识别问题,研究一种基于傅立叶描述子的特征提取和识别方法。
对输入手势图像进行平滑、锐化、二值化等预处理,采用八邻域搜索法对二值化的手势图像进行边缘检测,得到连通的手势外轮廓,利用傅立叶描述子进行手势的特征提取和识别。
傅立叶描述子及欧式距离应用于手势的识别中,通过计算输入手势的归一化傅立叶描述子与样本库中各类图像的映射向量的欧式距离,判定输入图像与样本图像间的匹配程度,待识别的输入图像归为距离最小的那一类,从而实现手势图像的特征提取及识别。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
(1)查阅相关文献资料15篇以上(其中近5年外文文献不少于3篇)。
(2)完成开题报告及任务书。
(3)针对手势图像特征提取与识别问题,研究一种基于傅立叶描述子的特征提取和识别方法。首先采用八邻域搜索法对二值化的手势图像进行边缘检测,得到连通的手势外轮廓,再基于傅立叶描述子的方法进行特征提取和识别。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
(1)第1-4周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。
(2)第5-6周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉相关工具软件的使用。
(3)第7-9周: 实现手势图像的预处理以及样本库的搭建。
4. 主要参考文献
[1]rautaray s s, agrawal a. vision based hand gesture recognition for human computer interaction: a survey[j]. artificial intelligence review, 2015, 43(1): 1-54.[2]ghosh d k, ari s. static hand hesture recognition using mixture of features and svm classifier[c].ieee int. conf. on communication systems and network technologies.2015:471-471.
[3]朱明敏. 基于视觉的手势识别及其交互应用研究[d].南京理工大学,2017.
[4] 杜宇. 基于深度机器学习的体态与手势感知计算关键技术研究[d].浙江大学,2017.