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基于深度学习的手势识别系统的设计任务书

 2020-06-03 22:05:27  

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

本课题基于深度学习算法,设计一种手势识别系统,能够较好的适应复杂背景下的手势识别。

系统总体分为下位机和上位机两部分,通过tcp/ip协议传输视频图像信息。

每部分要实现的功能为: 下位机部分: 以dsp芯片hi3516c为主控芯片,主要负责视频图像数据的采集、预处理、压缩、加密、运动目标检测、与上位机通信。

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2. 参考文献

[1] 李文生,解梅,邓春健,姚琼. 基于Hermite神经网络的动态手势学习和识别[J]. 计算机工程与科学,2012,34(2):116-122. [2] 李文生,解梅,邓春健. 基于机器视觉的动态多点手势识别方法[j]. 计算机工程与设计,2012,33(5):1988-1992. [3] 李鸣,张鸿. 基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法[J]. 计算机工程与设计,2017,38(1):198-202. [4] 范泽. 复杂背景下基于深度学习的并行手势识别系统[D]. 西安:西安电子科技大学,2014. [5] 曹雏清,李瑞峰,赵立军. 基于深度图像技术的手势识别方法[J]. 计算机工程,2012,38(8):16-19. [6] 吴杰. 基于深度学习的手势识别研究[D]. 成都:电子科技大学,2015. [7] 洪汉梯. 基于深度学习和稀疏表示的手势识别研究[D]. 西安:西安电子科技大学,2014. [8] 郑海彬. 手势识别及其应用研究[D]. 南京:南京航空航天大学,2016. [9] 吴彩芳,谢钧,周开店. 基于手势识别的人机交互技术研究[J]. 计算机时代,2016,(2):29-33. [10] 孙 靖,艾矫燕. 基于视觉的实时手势识别及其在演示控制中的应用[J]. 计算技术与自动化,2013,32(3):52-59. [11] 孙凯,严潇然,谢荣平. 基于手势识别的智能家居人机交互系统设计[J]. 东南大学学报,2013,(1):54-56. [12] 赵健,张冬泉. 基于OpenCV 的数字手势识别算法[J]. 计算机应用,2013,S2:1-4. [13] 宁亚楠,杨晓文,韩 燮. 基于Leap Motion 和Unity3D 的虚拟沙画手势识别及交互[J]. 计算机工程, 2016,1-5. [14] 谭同德,郭志敏. 基于双目视觉的人手定位与手势识别系统研究[J]. 计算机工程与设计,2012,33(1):259-264. [15] 杨宇. 基于深度学习特征的图像推荐系统[D]. 成都:电子科技大学,2015. [16] 叶睿. 基于深度学习的人脸检测方法研究[D]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学,2014. [17] 王天明. 基于头戴式摄像头的手势识别技术研究与应用[D]. 南京:东南大学,2016. [18] 张建华. 基于深度学习的语音识别应用研究[D]. 北京:北京邮电大学,2015. [19] 丁乐乐. 基于深度学习和强化学习的车辆定位与识别[D]. 成都:电子科技大学,2016. [20] Y.Han. A Low-Cost Visual Motion Data Glove as an Input Device to Interpret Human Hand Gestures [J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics,2010,56(2):501-509.

3. 毕业设计(论文)进程安排

2016-12-01~2016-12-31 选题、搜集资料 2017-01-01~2017-03-13 整理资料、确定方案 完成开题报告 开题报告 完成翻译 2017-03-14~2017-04-03 总体方案设计及硬件设计 2017-04-04~2017-04-24 系统软件设计 中期检查 2017-04-25~ 2017-05-08 软件编程及功能实现 2017-05-09~2017-05-29 整个系统调试,撰写论文 初稿在5.25完成 2017-05-30~2017-06-10 修改论文,准备PPT,答辩

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