1. 毕业设计（论文）主要内容：
手势识别是典型的模式识别任务，对于哑语交流，人机交互等问题的研究有重要意义。选择若干种特定手势（比如“石头”、“剪刀”和“布”）拍成图像，作为课题的数据来源。通过学习图像处理的基本方法，从图像中提取各种手势对应的特征。利用递归神经网络的分类能力，选择部分图像作为教师信号，训练模式识别算法。用其余图像检验识别系统的性能。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
要求学生熟悉神经网络和模式识别的基本知识，学会图像处理的基本方法，学习Matlab工具箱，基于典型的递归神经网络算法，构建识别系统。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2017.3.20.前 上传开题报告(外文翻译同步上传）
开题报告上传后，每三周上传一次阶段性成果，上传阶段性报告3-4篇(上传后3天内指导教师批阅）
答辩前一周 上传论文定稿（答辩前3-5天指导教师、评阅教师评分）
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4. 主要参考文献
秦襄培, 郑贤中. MATLAB图像处理宝典[M], 北京: 电子工业出版社,2011.
于洋. 基于手形特征的静态手势识别[D]. 北京：河北工业大学,2007.
陈一民, 张云华. 基于手势识别的机器人人机交互技术研究[J]. 机器人, 2009, 31(4): 351-356.
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