手势识别应用

资 源 简 介

手势识别应用

详 情 说 明

手势识别应用是计算机视觉领域的一个重要研究方向，尤其动态手势识别能够实现更自然的人机交互。这类应用通常需要结合图像处理和机器学习技术，适合作为毕业设计的课题选择。

实现动态手势识别主要包含几个核心环节：首先是视频流的实时采集，需要通过摄像头连续捕获手部动作；其次是预处理环节，包括去噪、背景分离和手部区域检测；然后是特征提取，可以从空间和时间两个维度捕捉手势的动态特性；最后是分类识别，当前主流方案采用深度学习模型如3D CNN或LSTM网络来处理时序特征。

毕业设计中选择该课题时，建议从实际应用场景出发确定识别的手势集合，考虑采用开源的深度学习框架来搭建模型，并注意优化算法在普通硬件上的运行效率。系统评估时除了准确率指标外，还应关注实时性和鲁棒性表现。