研究生实践报告

时间：2024-06-25 00:12:49 报告我要投稿

关于研究生实践报告推荐

　　研究生( 专业实习实践)报告

关于研究生实践报告推荐

　　题目：手势识别系统的研究与实现

　　学号M201172614

　　姓名罗阳

　　专业计算机技术

　　指导教师涂刚

　　院（系、所）计算机

　　华中科技大学研究生院制

　　填表注意事项

　　一、本表适用于攻读硕士学位研究生选题报告、学术报告，攻读博

　　士学位研究生文献综述、选题报告、论文中期进展报告、学术报告等。

　　二、以上各报告内容及要求由相关院（系、所）做具体要求。

　　三、以上各报告均须存入研究生个人学籍档案。

　　四、本表填写要求文句通顺、内容明确、字迹工整。

　　前言

　　作为还没有踏入社会的大学生，面对自己未来的生活与工作，我们心中是有很多的疑问的，我们特别需要到真正的环境中去感受一下自己几年后所从事的工作到底是怎样。因此，在这段时间里，学校及导师为我们安排了专业实习实践，主要就是为了让我们更深层次的接触社会，运用所学的专业知识认识企业实践活动，了解企业运行环境，认识企业管理业务流程，为将来走上工作岗位打好基础。

　　实习目的

　　1.加强和巩固理论知识，发现和运用所学知识分析问题和解决问题。

　　2.锻炼自己的实习工作能力，适应社会能力和自我管理能力。

　　3.了解实习单位的计算机技术的应用情况、需求情况和发展方向及前景。

　　4.亲身参与项目的实际完成工作，了解计算机专业软件开发的具体流程。

　　5.通过实习来认识了解自己，发现不足，提前做好自己的职业规划。实习计划及进度

　　实习公司概况

　　根据学校及导师的安排，本人实习单位为武汉市精伦电子有限公司。精伦电子股份有限公司是“武汉·中国光谷”国家级高新技术企业，成立于1994年，于2002年上市，是中国首家以全自然人作为发起人的上市公司，注册资本24,604.46万元。现有精伦工业园位于武汉总部，占地310亩。

　　精伦电子现有控股及参股公司3家，研究开发机构2所，销售服务办事处与联络处遍布全国，市场拓展到海外市场。旗下产品已通过ISO9001：2008质量体系认证、 ISO14001 ：2004环境管理体系认证以及欧盟电子电气产品环保指令 RoHS 认证，另外，公司全面实施ERP企业资源管理系统。

　　精伦电子致力于各类电子智能终端的研发、设计与生产。目前公司主营产品包括：电子广告媒体终端；电子伺服系统终端；二代身份证阅读终端；电子交易终端；电力终端；家庭媒体娱乐终端；导航定位终端等。涵盖了：通讯、电力、传媒、三网融合、工业缝纫制造、公共安全等多个领域。并提供各类产品的服务平台、系统及整体设计、运营方案。

　　精伦电子一直秉承自主知识产权和核心技术为基础的理念，每年投入销售利润的较大部分作为研发投入，与华中科技大学、上海浦东等地建立合作研发基地。拥有国家人事部批准的博士后科研工作站，在嵌入式操作系统、嵌入式硬件设计、嵌入式软件设计、音频视频信号处理、智能卡应用技术、大型数据库应用设计、网络信息安全设计技术等方面形成了自主核心技术体系。承建了多项国家高技术实施项目。公司正在逐步成为业界领先的智能终端研发与设计基地。

　　精伦电子，建立了覆盖全国的、完整高效的传统销售服务渠道与网销相渠道，打造了“我们就在您身边”的客户服务理念。公司拥有自营进出口权，一直积极拓展海外市场，打造精伦电子的国际品牌。

　　实习内容

　　通过本次实习，学习了很多常用的图形图像开发工具，包括OGRE开源三维

　　图像引擎，3DMAX三维动画软件，同时，也深入学习了手势识别系统的总体原理及其中各类算法的详细过程，并自己动手进行了相关系统的开发实训，对C/C++以及python等语言有了一定的认识，可以熟练运用这些编程语言进行开发。下面实习内容进行简单介绍：

　　1.手势识别系统的研究

　　国内外已有众多的学者对手势交互这一课题从不同的角度、不同的层次进行了一定的研究。目前研究的手势识别系统,按照输入设备，主要可分为：基于数据手套的和基于计算机视觉的手势识别系统。其中，前者需要使用者戴上数据手套，这就给使用者造成一定的不便，而后者则在一定程度上为使用者提供了更加自然直接的人机交互方式，因此，基于计算机视觉的手势识别逐渐成为计算机视觉及人机交互领域的一个研究热点。由于手势具有的诸如时间性、空间性等一些固有特性，以及人手是复杂变形体，并且由于视觉本身的不稳定性，使得基于计算机视觉的手势识别这一课题难度加大。基于计算机视觉的手势识别技术是虚拟现实、计算机视觉、人工智能、图像处理以及模式识别等多方面学科的交叉融合，无论在技术上还是在理论上都是一种挑战。

　　识别的一般过程如下图：

　　基于视觉的静态手势识别采用基于表观的手势建模方法，这种方法把手势模型是建立在手势图像的表观之上，通过分析手势在图像里的表观特征去给手势建模。具体来讲，基于表观的手势模型建立在图像属性的基础上的。

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