1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着物联网、智能家居、虚拟现实等新兴技术的快速发展，人机交互技术也正朝着更加自然、便捷、高效的方向不断演进。
手势识别作为一种直观、自然的交互方式，在人机交互领域展现出巨大的应用潜力。
传统的手势识别方法大多依赖于视觉信息，然而，基于视觉的手势识别方法在光照变化、遮挡等复杂环境下存在鲁棒性差、识别精度低等问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
手势识别作为人机交互领域的研究热点，近年来取得了显著进展。
基于视觉的手势识别技术发展较为成熟，但存在易受光照、遮挡等因素影响的局限性。
基于加速度传感器的手势识别技术近年来逐渐兴起，成为一种极具潜力的替代方案，国内外学者对此进行了大量的研究探索。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要内容包括以下几个方面：
1.基于加速度传感器的数据采集：研究加速度传感器的工作原理和数据采集方法，设计合理的数据采集电路，选择合适的加速度传感器型号，搭建硬件平台，实现手部运动加速度信号的实时采集。
2.手势特征提取：研究适用于加速度传感器数据的特征提取算法，对采集到的加速度信号进行预处理，去除噪声和干扰，提取能够有效表征手势类别信息的特征参数，如时域特征、频域特征等，为后续手势分类提供依据。
3.手势分类算法研究：研究和比较不同类型的手势分类算法，如支持向量机、决策树、神经网络等，选择性能优异的分类算法对手势进行识别，并对算法进行优化，提高手势识别的准确率和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解手势识别技术的发展现状、研究热点和最新成果，重点关注基于加速度传感器的手势识别方法，为本课题的研究提供理论基础和技术参考。
2.系统设计阶段：根据课题研究目标和需求分析，设计基于加速度传感器的手势识别系统的总体架构，包括硬件平台和软件算法。
硬件平台方面，选择合适的加速度传感器型号，设计数据采集电路；软件算法方面，确定手势特征提取算法和手势分类算法。
5. 研究的创新点
本课题致力于在以下方面寻求创新突破：
1.高效特征提取算法：针对加速度传感器数据特点，研究高效的手势特征提取算法，尽可能多地提取手势信息，提高特征的区分度，为后续手势分类提供更准确的依据，提升系统识别精度。
2.融合算法优化识别：研究将多种分类算法融合的方案，结合不同算法的优势，优化手势识别模型，提高系统的鲁棒性和泛化能力，增强系统对不同用户、不同环境的适应性。
3.特定应用场景拓展：针对智能家居、虚拟现实等具体应用场景，设计专门的手势库和识别策略，开发定制化的基于加速度传感器的手势识别系统，提升系统在特定场景下的识别效果和用户体验。
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]刘建伟,李 江,周 浩,等. 基于加速度传感器的人体动作识别[J]. 传感器与微系统,2019,38(09):151-154 158.
[2]李 静,王 宁. 基于加速度传感器的人体行为识别算法[J]. 计算机工程与设计,2020,41(12):3338-3344.
[3]张 鹏,黄德双,张国良,等. 基于加速度传感器和深度学习的人体动作识别[J]. 计算机工程,2021,47(03):145-151.
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