1. 研究目的与意义
传统的人机交互技术是指用户通过人机交互界面与系统交流，并进行操作。
真正意义上的人机交互是指：在摆脱人机交互界面、输入数据的方式简单便捷的情况下，机器依然能够正确的识别用户的需求并协助用户处理。
在人机交互的研究领域里 , 装置、窗口、菜单、图标等传统的交互模式为大家所熟知的方式 , 但随着信息技术的发展它们在操作上的限制就变得愈加明显 ,越来越不能适应人们的需求，人们更期待用自然的方式进行人机交互 , 这种更直接的方式就是所谓的自然交互。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：通过Kinect获取的人体手掌的各个关节点的深度信息，通过对深度图像中的深度信息进行手势分割，最后进行手势识别。
关键问题:运用算法实现手势的边缘轮廓提取与手势分割。
写作提纲：本文分为六个部分:第一部分是引言；第二部分实现手势信息样本的提取保存；第三部分结果分析；第四部分算法精准度分析，改进等。
3. 国内外研究现状
人机交互最新的方法和技术在正试图整合原交互方法，并与其他先进技术结合，如网络和动画。
在基于人体姿态动作的人机交互中，根据控制对象不同，国内外的相关研究主要有以下三类： 1.移动类机器人的控制2.仿人机器人的控制 3.多自由度机械手臂的控制。
目前，主流的苹果公司采用了以多点触控为交互方式的iphone系列手机，而谷歌公司发明的谷歌眼镜是一款带有头戴式光学显示屏的可穿戴终端设备。
4. 计划与进度安排
1、2022．11-2022．12 确定课题研究计划，搜集、查阅相关文献资料，了解目前国内外研究动态。
2、2022．12-2022．01 对整体研究课题进行初期规划，然后进行系统性总结；完成课题的开题报告和收集英文专业文献。
3、2022．01-2022．03 初期分阶段Kinect数据的提取，显示的设计；中期完成算法的实现；后期整理数据，完成实验报告。
5. 参考文献
[1] 董珂.基于Kinect的人体行为识别研究[D].武汉科技大学, 2015. [2] 李昕迪,朱国强.基于Kinect的人体姿势识别算法与实现[J].自动化技术与应用, 2016, 35(2):117-121. [3] 郭晓利,杨婷婷,张雅超.基于Kinect深度信息的动态手势识别[J].东北电力大学学报, 2016, 36(2):90-94. [4] 李少波.机器人的人体姿态动作识别与模仿算法[D].上海交通大学,2013 [5] Khoshelham K, Elberink S O. Accuracy and Resolution of Kinect Depth Data for Indoor Mapping Applications[J]. Sensors (Basel, Switzerland), 2012, 12(2):1437-54. [6] Webb J, Ashley J. Beginning Kinect programming with the Microsoft Kinect SDK[M]. Apress, 2012. [7] Catuhe D. Programming with the Kinect for Windows Software Development Kit[M]. Microsoft Press Corp. 2012. [8] Chang C C, Huang Y S. Method for extracting and matching gesture features of image: US, US7068843[P]. 2006. [9] Muda L, Begam M, Elamvazuthi I. Voice Recognition Algorithms using Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) and Dynamic Time Warping (DTW) Techniques[J]. Ttps, 2010, 2. [10] Junqua J C, Reaves B, Mak B. A study of endpoint detection algorithms in adverse conditions: Incidence on a DTW and HMM recognize[C]// European Conference on Speech Communication and Technology, Eurospeech 1991, Genova, Italy, September. 1991. [11] 任海兵,祝远新.基于视觉手势识别的研究综述[J].电子学报,2000, 28(2):118-121. [12] 李清水,方志刚,沈模卫,等.手势识别技术及其在人机交互中的应用[J].人类工效学, 2002, 8(1):27-29. [13] 何超,胡章芳,王艳.一种基于改进DTW算法的动态手势识别方法[J].数字通信,2013, 40(3):21-25.
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