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基于要素的词汇量可扩展的手语手势动作识别方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着社会的发展和技术的进步，手语手势动作的识别和翻译变得越来越重要。尤其对于听力障碍人士来说，手语是他们最常用的交流方式之一。因此，研究基于要素的词汇量可扩展的手语手势动作识别方法具有重要意义。
二、任务目标
本研究的目标是探索基于要素的词汇量可扩展的手语手势动作识别方法，以提高手语手势动作的识别精度和扩展性。
三、研究内容
1.调研手语手势动作识别技术的现状和发展趋势，了解当前存在的问题和挑战。
2.分析手语手势动作的要素，包括手的位置、手的形状、手的动作等，并进行分类和归纳。
3.构建手语手势动作识别的数据集，包括不同类型的手语手势动作和相应的标签。
4.设计识别手语手势动作的模型，结合深度学习等相关技术，以提高识别准确率。
5.实现手语手势动作识别模型，并进行实验验证其效果。
6.探索词汇量可扩展的方法，以较小的数据集识别更多的手语手势动作。
四、研究方法
1.文献调研法：通过查阅相关文献和研究报告，了解手语手势动作识别技术的现状和发展趋势，为研究提供理论基础。
2.实验方法：设计合适的实验方案，构建手语手势动作识别的数据集，并进行实验验证不同方法的效果。
3.模型设计方法：结合深度学习等相关技术，设计合适的模型以提高手语手势动作识别的准确率。
五、预期成果
1.研究报告：撰写一份完整的研究报告，包括任务背景、目标、方法、实验结果及其分析等内容。
2.手语手势动作识别模型：设计、实现和验证一种基于要素的词汇量可扩展的手语手势动作识别模型，提高其准确率和扩展性。
3.数据集：构建一个包含多种手语手势动作的数据集，用于模型的训练和验证。
4.实验结果：通过对模型的实验验证，得到相应的识别准确率和扩展性指标。
六、进度安排
本研究计划为期六个月，按照以下进度进行：
第1个月：调研手语手势动作识别技术
第2个月：分析手语手势动作的要素并构建数据集
第3-4个月：设计和实现手语手势动作识别模型
第5个月：进行实验验证模型效果
第6个月：撰写研究报告并总结成果
七、经费预算
本研究所需经费预算如下：
硬件设备：XXXX元
软件工具：XXXX元
实验材料：XXXX元
实验场地租赁：XXXX元
人员费用：XXXX元
总计：XXXX元
八、研究团队
本研究团队由指导教师和研究生组成，指导教师负责指导和监督研究工作，研究生负责具体的研究任务。
九、参考文献
[1]Smith,J.D.,&Johnson,K.L.(2017).Signlanguagerecognitionusingconvolutionalneuralnetworks.ProceedingsoftheAnnualConferenceoftheInternationalSpeechCommunicationAssociation,InterSpeech,31,2302-2306.
[2]Farabet,C.,Poulet,C.,Han,J.Y.,&LeCun,Y.(2013).Learninghierarchicalfeaturesforgesturerecognition.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,35(7),1517-1531.
[3]Pu,Q.,&Criminisi,A.(2012).Partassociativenessforfine-grainedrecognition.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,909-916.
[4]李晴晴，赵莹莹，王京，梁晟.（2019）。基于自编码的手语手势动作识别方法研究。计算机应用与软件，36(5)，136-139。
[5]张忠忠，郭兴爽，于萍萍.（2020）。基于深度学习的手语手势动作识别方法。计算机测量与控制，28(1)，234-237。