1. 毕业设计（论文）的内容和要求
（一）课题简介课题为实践课题，要求学生根据无人驾驶车辆识别交通指挥手势的需求，在了解视频监控系统的组成、原理与实现的基础上，实现视频中交通指挥手势识别系统的手及手臂检测、跟踪及提取。
设计开发监控系统，实现视频监控系统中手及手臂区域的提取，并对其进行跟踪，在跟踪丢失时，再次提取。
课题需熟悉基于Python的视频图像采集和处理程序的设计，实现对视频中手及手臂图像的提取与分割，应用到的方法包括基于肤色的手臂提取、深度网络学习和训练、以及分类器选择与应用。
2. 参考文献
[1]王民，石新源，王稚慧，等．基于Vibe和时空上下文的运动手势跟踪算法［Ｊ］．液晶与显示，2018,33(1):92-98［2］李丹娇，彭进业，冯晓毅，等．结合 ＣＳＳ与傅里叶描述子的手势特征提取［Ｊ］．计算机工程，2012,38(6):178-180［3］尚小晶，田彦涛，李阳，等．基于改 进 概 率 神 经 网 络 的 手 势 动 作 识 别［Ｊ］．吉林大学学报（信息科学版），2010,28(5):459-466［4］吴健健，陈玮．基于多特征融合与支持向量机的手势识别［Ｊ］．电子科技，2015,28(5):127-131．［5］李彦冬，郝宗波，雷航．卷积神经网络研究综述［Ｊ］．计算机应用，2016,36(9):2508-2515,2565［6］刘淑琴．图像特征提取方法及其应用研究［Ｄ］．西安：西北大学，2016．［7］卢宏涛，张秦川．深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述［Ｊ］．数据采集与处理，2016,31(1):1-17［8］吴尧，邱卫根．基于改进的深度卷积神经网络的人脸识别［Ｊ］．计算机工程与设计，2017,38(8):2246-2250．［9］黄凯奇，任伟强，谭铁牛.图像物体分类与检测算法综述[J].计算机学报，2014，37（06）：1225-1240.［10］张 露.基于DTW的单个手语识别算法[J].现代计算机（专业版），2016（8）.［11］张儒鹏，于亚新，张 康，刘 梦，尚祖强.基于OI-LSTM神经网络结构的人类动作识别模型研究[J].计算机科学与探索，2018（12）.［11］李杰. 基于深度卷积神经网络的动态手势识别[D].山东大学,2019.［12］ZHANG J，ZHOU W，XIE C，et al．Chinese sign language recognition with adaptive HMM［J］．IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)，2016:1－6．［13］GENG L，MA X，XUE B，et al．Combining features for Chinese sign language recognition with Kinect［J］．IEEE International Conference on Control ＆ Automation(ICCA)，2014:1393－1398．［14］DENG J，DONG W，SOCHEＲ Ｒ，et al．Imagenet: A large－scale hierarchical image database［J］．IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Ｒecognition(CVPＲ)， 2009:248－255．［15］KＲIZHEVSKY A，SUTSKEVEＲ I，HINTONGE．Imagenet classification with deep convolutional neural networks［J］ ．Advance sin neural information processing systems，2012:1097－1105．［16］SZEGEDY C，LIU W，JIA Y，et al．Going deeper with convolutions［J］．2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Ｒecognition(CVPＲ)，2015．［17］SIMONYAN K，ZISSEＲMAN A．Very deep convolutional networks for large－scale image recognition［EB/OL］．［2017－03－12］．https://blog．csdn．net/wspba/article/details/61625387．［18］HE K，ZHANG X，ＲEN S，et al．Deep residual learning for image recognition［J］．IEEE conference on computer vision and pattern recognition(CVPＲ)，2016:770－778．［19］ＲEN S，HE K，GIＲSHICK Ｒ，et al．Faster r－cnn: Towards real－time object detection with region proposal networks［J］．Advances in neural information processing systems，2015:91－99．［20］LONG J，SHELHAMEＲ E，DAＲＲELL T．Fully convolutional networks for semantic segmentation［J］． IEEE conference on computer vision and pattern recognition(CVPＲ)，2015:3431－3440．［21］JOHNSON J，KAＲPATHY A，FEI－FEI LD．Fully convolutional localization networks for dense captioning［J］．IEEE Conference Computer Vision and Pattern Ｒecognition(CVPＲ)，2016:27－30．［22］BAＲBU A，BＲIDGE A，BUＲCHILL Z，et al．Video in sentences out［EB/OL］．［2012－04－12］．https://arxiv．org/abs/1204．2742．
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