1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，人机交互技术作为其重要的分支之一，也得到了广泛的关注和研究。
手势识别作为一种自然、直观的交互方式，在人机交互领域具有巨大的应用潜力。
本选题旨在研究基于深度学习的手势数字识别技术，以提高手势识别的准确性和鲁棒性。
2. 本选题国内外研究状况综述
手势识别技术发展至今，经历了从传统方法到深度学习方法的转变。
早期的手势识别方法主要依赖于人工设计的特征和分类器，如基于肤色模型的手势分割、基于模板匹配的手势识别等。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的手势识别方法逐渐成为主流。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.手势数字识别技术概述:介绍手势识别的基本概念、发展历程和应用领域，并对现有手势识别方法进行分类和比较分析。
2.深度学习理论基础:阐述深度学习的基本原理，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等常用模型的结构、特点和训练方法，以及它们在图像识别领域的应用。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，逐步进行。
首先，进行文献调研，了解手势识别技术、深度学习理论和相关算法，分析国内外研究现状，明确研究方向和目标。
其次，构建手势数字数据集。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建大规模、多样化的的手势数字数据集：针对现有手势数字数据集规模较小、多样性不足的问题，本研究将构建一个包含更多样本数量、更多手势变化、更多环境因素的大规模手势数字数据集，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
2.改进深度学习模型以提高识别精度和鲁棒性：针对现有深度学习模型在复杂环境下识别精度不高的问题，本研究将探索和改进卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等深度学习模型，例如引入注意力机制、融合多模态信息等，以提高模型对手势特征的提取和识别能力。
3.优化模型训练策略以提高训练效率和模型性能：针对深度学习模型训练时间长、容易过拟合等问题，本研究将探索新的模型训练策略，例如采用迁移学习、数据增强等方法，以提高训练效率和模型性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]张尧,李云飞,王世刚.基于OpenCV的静态手势识别[J].计算机与数字工程,2023,51(01):156-160.
[2]刘巍,陈佳俊,刘洋.基于MediaPipe和YOLOv5的手势识别方法[J].计算机应用与软件,2023,40(01):262-267.
[3]陈宇,张强,王宁.基于改进YOLOv5的手势识别算法[J].计算机工程,2023,49(01):245-251.
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