基于隨機(jī)森林和TLD的手勢(shì)跟蹤系統(tǒng)的研究開題報(bào)告

基于隨機(jī)森林和TLD的手勢(shì)跟蹤系統(tǒng)的研究開題報(bào)告摘要隨著人機(jī)交互技術(shù)的不斷發(fā)展，手勢(shì)識(shí)別及跟蹤技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。本文針對(duì)手勢(shì)跟蹤領(lǐng)域存在的問題，提出一種基于隨機(jī)森林和TLD的手勢(shì)跟蹤系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合了隨機(jī)森林分類器和TLD跟蹤算法，通過多幀跟蹤來減少系統(tǒng)誤差，同時(shí)利用隨機(jī)森林分類器進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別和分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該手勢(shì)跟蹤系統(tǒng)在跟蹤速度和精度方面優(yōu)于傳統(tǒng)的手勢(shì)跟蹤算法，能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確地識(shí)別和跟蹤手勢(shì)?；陔S機(jī)森林和TLD的手勢(shì)跟蹤系統(tǒng)的研究開題報(bào)告1.研究背景手勢(shì)識(shí)別及跟蹤技術(shù)已經(jīng)成為人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域的重要研究方向。傳統(tǒng)的手勢(shì)識(shí)別算法主要是基于人體檢測(cè)和特征提取，但該方法需要高精度、高分辨率的人體檢測(cè)。而隨機(jī)森林，一種基于決策樹的分類器，可以直接處理原始數(shù)據(jù)，避免了特征提取過程中可能產(chǎn)生的誤差。另外，針對(duì)手勢(shì)跟蹤算法的問題，TLD（Tracking-Learning-Detection）算法結(jié)合了多幀跟蹤和目標(biāo)檢測(cè)，可提高跟蹤的魯棒性和精度。2.研究?jī)?nèi)容本文擬研究一種基于隨機(jī)森林和TLD的手勢(shì)跟蹤系統(tǒng)，主要包括以下方面：（1）構(gòu)建隨機(jī)森林分類器：利用隨機(jī)森林算法進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別和分類，建立高效、魯棒的分類器。（2）多幀跟蹤手勢(shì)：基于TLD算法，結(jié)合多幀跟蹤實(shí)現(xiàn)對(duì)手勢(shì)的連續(xù)跟蹤。（3）開發(fā)手勢(shì)跟蹤系統(tǒng)：通過編程實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別和跟蹤功能，將該算法應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中進(jìn)行測(cè)試。3.研究方法本文將采用以下研究方法：（1）理論分析：對(duì)隨機(jī)森林和TLD算法進(jìn)行理論分析，深入研究其原理、優(yōu)缺點(diǎn)等；（2）算法實(shí)現(xiàn)：采用C++編程語言實(shí)現(xiàn)算法，開發(fā)手勢(shì)跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)測(cè)試；（3）實(shí)驗(yàn)評(píng)估：利用標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估數(shù)據(jù)集和自行收集的數(shù)據(jù)集，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估，分析其性能表現(xiàn)和優(yōu)化空間。4.研究意義本文的研究成果可為手勢(shì)跟蹤領(lǐng)域提供一種新的解決方案，具有以下重要意義：（1）提高手勢(shì)跟蹤的精度和魯棒性，適用于不同場(chǎng)景下的手勢(shì)識(shí)別和跟蹤；（2）拓寬手勢(shì)識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域，為人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展提供新的技術(shù)支持；（3）為進(jìn)一步研究和探索手勢(shì)跟蹤的相關(guān)領(lǐng)域提供參考和啟示。5.研究進(jìn)度本研究已完成算法的理論設(shè)計(jì)和初步實(shí)現(xiàn)，目前正在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行性能測(cè)試和優(yōu)化。預(yù)計(jì)在6個(gè)月內(nèi)完成研究并撰寫論文。參考文獻(xiàn)[1]YuanL,LiC.HandGestureRecognitionSystemBasedonRandomForest[J].ProcediaComputerScience,2016,93:495-500.[2]KalalZ,MikolajczykK,MatasJ.Tracking-Learning-Detection[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2012,34(7):1409-1422.[3]WuX,XuJ,ChenJ.HandGestureRecognitionBasedonImprovedTLDAlgorithm[C]//13thInternationalConferenceonNaturalCom