基于Kinect的动态手势识别的任务书任务书1.任务概述本项目旨在利用MicrosoftKinect进行动态手势识别，将人的手势动作实时转化为计算机可识别的信号，从而实现基于手势的人机交互。该技术应用较为广泛，可以用于医疗、游戏、教育等领域。2.任务要求2.1系统设计设计Kinect手势识别系统，包括硬件选型、系统架构设计、软件设计等方面。系统应包含以下模块：（1）数据采集模块：使用Kinect传感器获取视频流及相关的深度图等数据。（2）特征提取模块：将视频流数据转换为图像序列，对每个图像进行处理，提取相关特征。（3）分类器：使用机器学习算法训练出合适的手势分类器，将提取出的手势特征进行分类。（4）人机交互模块：将识别结果转化为计算机可识别的指令，进行相应的操作。2.2算法实现选择合适的算法对手势图像进行特征提取和分类。具体包括：（1）图像预处理：包括灰度化、二值化、归一化等处理。（2）图像特征提取：采用常见的特征提取算法，如HOG算法、SIFT算法等。（3）分类器设计：将提取出的特征作为输入，训练出合适的分类器。（4）实时识别：使用训练好的分类器对实时传入的手势图像进行识别。2.3人机交互将识别出的手势指令转化为计算机可识别的指令，进行相应的操作。例如，通过手势控制计算机屏幕的滚动、调节音量等操作。同时，还需要设计相应的用户界面，方便用户使用手势控制系统进行交互。3.开发环境和工具（1）编程语言：C++或Python（2）开发工具：VisualStudio或PyCharm（3）机器学习库：OpenCV、Scikit-Learn等（4）其他：MicrosoftKinectSDK4.进度计划本项目分为以下阶段：（1）理论分析对Kinect手势识别的原理、技术难点进行分析和研究，确定实现方案和开发流程。（2）系统设计确定硬件选型、系统架构设计、软件设计等方面，初步搭建系统框架。（3）算法实现根据系统设计方案，实现算法模块，包括图像预处理、特征提取、分类器设计等。（4）系统测试对系统进行功能测试和性能测试，调整和优化系统算法。同时，收集测试数据进行模型训练。（5）结果展示通过手势控制系统进行交互，展示识别出的手势指令执行的操作结果。同时，设计相应的用户界面，方便用户进行操作。5.任务分工根据各自的技术方向和能力，确定任务分工。具体如下：（1）理论分析：全体参与（2）系统设计：硬件选型、软件设计，X、Y负责；系统架构设计，Z、W负责。（3）算法实现：图像预处理，M负责；特征提取和分类器设计，N、O负责。（4）系统测试和结果展示：全体参与。6.团队成员本项目由X、Y、Z、W、M、N、O等七人组成，分别负责不同的任务。团队成员具有较强的编程技能和机器学习算法实现经验，有很好的合作精神和团队配合能力。通过共同协作，完成本项目的任务。