1. 本选题研究的目的及意义
手势识别作为一种自然直观的人机交互方式，近年来受到学术界和工业界的广泛关注，并在虚拟现实、智能家居、辅助医疗等领域展现出巨大的应用潜力。
然而，手势识别的性能受限于训练数据的质量和数量。
传统的手势图像采集方式多为手动拍摄，存在着效率低下、成本高昂、易受环境光线影响等问题，难以满足大规模数据集构建的需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉、模式识别等技术的快速发展，手势识别技术取得了显著的进步，各种手势识别方法和应用层出不穷。
同时，为了获取高质量的手势数据，自动图像采集系统也成为研究热点之一。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要内容是设计和实现一个用于手势识别的自动图像采集系统，主要包括以下几个方面：
1.系统需求分析:分析手势识别任务对图像采集系统的功能、性能、环境等方面的需求，为系统设计提供依据。
2.硬件平台搭建:选择合适的摄像头、传感器、照明设备等硬件，搭建稳定可靠的图像采集平台，并设计合理的硬件接口，确保数据传输的实时性和稳定性。
3.软件系统开发:开发图像采集、预处理、手势分割、特征提取、数据存储等软件模块，实现自动化的图像采集流程，并提供友好的用户界面，方便用户操作和管理数据。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、实验设计、系统实现和性能评估相结合的方法。
首先，进行系统的文献调研，了解手势识别技术、图像采集技术、图像处理算法等方面的国内外研究现状，为系统的设计提供理论基础。
其次，根据手势识别的应用场景和需求，进行系统需求分析，确定系统的功能、性能指标、运行环境等关键因素，为后续的系统设计提供依据。
5. 研究的创新点
本课题的研究预期在以下几个方面取得创新：
1.高效自动化的采集流程:区别于传统手动拍摄方式，本研究将实现一种自动化采集流程，自动完成图像采集、预处理、分割等步骤，提高数据采集效率。
2.低成本的硬件平台:本研究将探索使用低成本的硬件设备，例如普通摄像头、LED灯等，搭建图像采集平台，降低系统成本，提高普适性。
3.自适应的图像处理算法:针对不同光照、背景等环境因素，本研究将开发自适应的图像处理算法，提高图像质量，增强系统的鲁棒性。
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.刘昕,刘宏伟,王栋.基于深度学习的手势识别研究综述[J].计算机工程与应用,2021,57(17):1-12.
2.李文迪,刘文印,周明全,等.基于OpenCV的动态手势识别系统设计[J].电子技术应用,2020,46(10):117-120.
3.张旭,周志勇,周浩.基于MediaPipe的静态手势识别方法[J].计算机系统应用,2022,31(03):252-258.
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