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移动增强现实中位姿计算与静态手势识别交互研究的任务书
任务书
任务标题：移动增强现实中位姿计算与静态手势识别交互研究
任务背景：移动增强现实技术在近年来得到了广泛应用，尤其是在游戏、教育、医疗、建筑等领域。随着现实场景和虚拟场景的交互越来越多，如何通过手势控制和姿态计算来实现更加自然的人机交互已经成为研究的一个热点。因此，本次研究旨在探究移动增强现实中姿态计算和静态手势识别的交互研究。
任务要求：本次研究要求完成以下任务：
1.研究移动增强现实中姿态计算的算法原理，包括姿态传感器的原理、坐标系的定义、旋转矩阵的计算、欧拉角的计算等。
2.研究手势识别算法的原理，包括手势图像的采集、处理、特征提取和分类器的设计与训练等。
3.设计并实现一套支持姿态计算和手势识别的移动增强现实系统，能够通过手机摄像头采集手势图像，并通过姿态传感器计算用户的姿态信息，实现姿态和手势的交互控制。
4.实现多类静态手势的识别功能，能够支持多种手势的识别，并根据不同的手势执行不同的交互操作。
5.设计并进行一系列实验，比较不同算法的识别准确率和响应速度，优化算法精度与性能。
6.撰写毕业论文并进行答辩，整理成果并提交。
任务进度：
第一周：学习和了解移动增强现实技术的相关知识和基本原理，了解姿态计算和手势识别的算法原理。
第二周：熟悉各种传感器的原理，包括加速度计、陀螺仪、磁力计等，并学习姿态传感器的算法原理。
第三周：完成移动增强现实系统的设计和开发，包括图像采集、处理、实时渲染和手势识别算法的设计和编写。
第四周：对系统进行测试和调试，优化算法的性能和识别的准确率。
第五周：撰写毕业论文，并进行初步的验收和修改。
第六周：进行答辩，提交成果和报告。
任务参考文献：
1.胡伯远,李志钢.计算机视觉中的静态手势识别研究[J].计算机科学,2009,36(1):18-21.
2.张晶晶,蔡佳颖,张新勇.光流法在移动增强现实中的应用[J].电子技术应用,2015,41(9):94-98.
3.王广崇,吕森林,赵文静.基于传感器融合的三维姿态计算方法研究[J].信息与控制,2017,46(6):733-740.
4.李卫东,赵晓瑞,李宏,等.基于神经网络的手势识别技术研究[J].计算机科学与探索,2019,13(4):467-473.
负责人：
任务负责人：XXX
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工作单位：XXXXXXXXXXXXX
任务验收人：XXX
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任务成果：移动增强现实中位姿计算与静态手势识别交互系统及毕业论文。