ATM机取款人手部运动分析及应用研究的中期报告第一部分：背景介绍自动取款机（ATM）是一种普及的自助服务终端，用于取款、存款、转账等银行业务。ATM已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，随着互联网技术的发展，ATM也越来越智能化、便捷化。然而，ATM机取款时需要输入密码和操作界面，这些需要人们的手指和手部运动来完成。在使用ATM时，人们的手部活动实际上留下了一系列的运动序列。因此，研究人员可以通过分析这些运动序列来识别用户并提高ATM机的安全性和可靠性。第二部分：研究目的本次研究的目的是通过对ATM机取款时人手运动的分析和研究，来设计和开发一种新的ATM身份识别技术。第三部分：研究方法研究中使用了双目摄像机和深度学习算法。通过摄像机对ATM取款区域进行拍摄，并使用深度学习算法来分析手部运动序列，从而识别用户身份。研究方法包括：1.数据采集：使用双目摄像机对不同用户在ATM机前取款时的手部运动进行拍摄，并将视频数据存储在计算机中。2.数据预处理：利用OpenCV对采集的视频数据进行预处理。首先使用背景减除算法来消除视频中的背景信息，然后将处理后的视频序列数据存储在计算机中，便于后续分析。3.运动序列分析：使用深度学习算法对运动序列进行分析识别。首先使用卷积神经网络（CNN）对视频序列进行特征提取，然后使用支持向量机（SVM）进行分类。第四部分：研究结果采集了10位不同的用户进行ATM取款测试，并对每个用户的手部运动序列进行录制与分析。最终，我们将所有的用户分成两组：1组用于训练深度学习算法，另一组用于测试算法的准确率。实验结果表明，所提出的深度学习算法可以准确地识别ATM用户的手部运动，并将用户分为不同的身份类别，准确率高达90%以上。第五部分：结论本次中期报告介绍了我们对ATM机取款人手部运动分析及应用研究的方法和结果。通过采集用户手部运动序列，并使用深度学习算法进行分类和识别，我们取得了非常不错的结果。未来，我们将继续完善我们的算法和技术，以设计和开发更加安全和可靠的ATM身份识别系统。