基于QT的手势识别系统的设计与实现开题报告

1. 研究目的

本课题旨在研究和开发一个基于qt的手势识别系统，该系统能够实时捕捉和识别用户的手势，并将其转换为相应的指令或操作，以实现人机交互的目的。

具体研究目标包括：
1.研究基于计算机视觉的手势识别算法，探索高效、准确的识别方法，并针对qt平台进行优化，以实现实时性和鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论研究与实践相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：
1.文献调研阶段:收集和阅读手势识别、计算机视觉、qt框架等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为课题研究奠定理论基础。

2.系统需求分析阶段:分析手势识别系统的功能需求、性能需求和开发环境需求，确定系统的总体目标和设计原则。

3.系统设计阶段:根据需求分析结果，设计系统的总体架构、模块划分、数据结构、算法流程等，并选择合适的开发工具和技术。

5. 研究的创新点

本课题致力于在以下几个方面进行创新：
1.基于qt框架的跨平台手势识别系统:不同于多数现有研究局限于特定平台，本课题将利用qt框架的跨平台特性，开发可在windows、linux、macos等多平台运行的手势识别系统，提高系统的适用性和可移植性。

2.针对特定应用场景的手势识别算法优化:课题将针对具体的应用场景，例如智能家居控制、虚拟现实交互等，对手势识别算法进行优化，提高识别的准确率和鲁棒性。

3.用户友好的qt界面设计:设计直观、易用的qt图形界面，使用户能够方便地进行系统配置、手势学习、功能操作等，提升用户体验。

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.陈宁,陈俊,王宁.基于opencv的手势识别系统设计与实现[j].电脑知识与技术,2023,19(20):51-54 58.

2.李明,王晓,张华.基于kinect和改进yolov3的手势识别[j].电视技术,2023,47(07):123-128.

3.黄凯.基于深度学习的静态手势识别方法研究[d].广东工业大学,2023.