1. 研究目的与意义
本题目能够基于Kinect传感开发环境中，对于低精度数字手势识别效果进行测试，基于特定精度及分辨率的灰度图像。本选题的理由如下：第一，测试了灰度图像识别领域在原理上差别较大的几个方法，能够得到不同的精确率，召回率；二。成功开发了一个较为全面的原型系统，从kinect端口传感器在静态动态两种情形下数据的采集，到C 后端对于一定程度上数据的分析，最后到识别结果，特征参数等等的统计，数据分析，全流程，多角度，宽领域；三.在手势交互中仍然存在较大的空白，尤其是在大场景中进行有效图像分割，有效特征提取，并进行编码化。而SIFT算子以不同的尺度，在图像细节特征相关性提取方面，存在较大的效果。
本课题的意义在于，第一，能够基于PCA-SIFT算法的基础上，比较切实际的提取大量数据中的形态学特性，并对其进行建模，将其以一种可视化的方式进行展示与呈现。建立SIFT128维（20维）视觉词汇，能够对于数字形态学的研究也有所涉足；第二，现今大部分人工智能企业都是用ORC相关的深度学习方法，有的方法可解释性差，PCA-SIFT为其提供现实途径。
2. 研究内容和预期目标
研究内容主要是基于，研究方法以及一些简单公式，算法步骤等等介绍的基础上，接着介绍本课题的数据集，实验流程，实验结果分析，数据分析等等内容。研究内容主要是基于现代学术界现有的算法进行改造，在原有的算法框架中加入自己的思考，自己的流程，判断逻辑等等。比如在SIFT中，每一个尺度都能提取出主方向，尺度，128维特征向量等等，主要以这些特征进行重构建模。
待解决的关键性问题，主要是在实际应用中，Hu矩的计算方法如何修改，SIFT算子特征提取的准测如何改进，二者如何结合，视觉词频如何构造，与词频中心的距离如何表示，以及是否有比深度学习更加高效精确的方法。
写作提纲：（一）研究背景介绍；（二）历史方法介绍；（三）本课题提出的研究算法；（四）数据集介绍；（五）实验流程介绍；（六）实验结果分析；（七）实验成果及意义总结。
3. 国内外研究现状
目前，国内对于SIFT方法研究已经相当成熟，尺度的概念很大程度上已经和深度学习神经网络RCNN在理念层面上有所相似之处，但是，在特征提取精细化方面，目前研究的课题仍然比较小。深度学习所强调的理念是神经网络的泛化性，但是在参数的可解释性方面是原理层面仍然存在较大的欠缺。而SIFT在模拟人体视觉视网膜感光细胞感知信息，连接神经元进行信息的层层抽象，层层解析。
在国外，目前对于Kinect手势识别开发也成为一个较为火热的话题，基于EMD距离的方法，基于统计学习的方法，基于非参数统计学习的方法，都对于数字手势识别的各种条件，各种场景的应用效果做出了较为全面而丰富的讨论。对于PCA-SIFT算子的应用方法，多年一年计算机视觉应用领域中的Hog算法构造的BOW方法给了我很大的启示，BOW方法模拟了NLP自然语言处理领域的一些动态匹配模型，能够从事实上证明无论是图像处理还语音处理，在结合人工智能中，本质上都有融通性。
4. 计划与进度安排
一，我们需要对于Kinect的开发环境进行精细化的配置，然后对于成像原理，动态效果的噪声进行感性与理性相结合的分析，由此可以从传感层面来分析数据来源的质量，并且能够找到很多数据精度低的最初成因。
二，对于各类算法，在python，C 中结合opencv的库函数实现出最初的功能，并且能够测试其鲁棒性，有效性，由于在动态环境下，容错处理，鲁棒性处理实际上比平均速度要更加重要，尤其是实际的交互式环境中。
三，对待PCA-SIFT的计算准则，对于数据样本进行各个层次定量定性分析的基础上，进行多种设计方式，并且采样来测试特征典型化的效果。这一点将直接对于最终的识别精度产生影响，也是最简单的算法模型设计过程。
5. 参考文献
[1] Jun Li,Haihui Wang,Liubin Zhang,Ziwei Wang,Meng Wang. TheResearch of Random Sample Consensus Matching Algorithm in PCA-SIFT StereoMatching Method[A]. 东北大学、中国自动化学会信息物理系统控制与决策专业委员会.第31届中国控制与决策会议论文集（3）[C].东北大学、中国自动化学会信息物理系统控制与决策专业委员会:《控制与决策》编辑部,2019:4.
[2] Hui Huang,Yan Ma. Image Matching Based on Binarized SIFTDescriptors[A]. Institute of Management Science and IndustrialEngineering.Proceedings of 2019 2nd International Conference on IntelligentSystems Research and Mechatronics Engineering(ISRME 2019)[C].Institute ofManagement Science and Industrial Engineering:计算机科学与电子技术国际学会(ComputerScience and Electronic Technology International Society),2019:9.
[3] Rong Guo,Shixin Li,Ruyi Cai,Xiali Sun. Research on imagematching algorithm based on improved SIFT UAV[A]. 济南林风文化传媒有限公司.Proceedings of 2019 InternationalConference on Applied Machine Learning and Data Science (ICAMLDS 2019)[C].济南林风文化传媒有限公司:济南林风文化传媒有限公司,2019:5.
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