The interaction between man and computer activities of daily life is increasingly becoming an important part of, especially in recent years, with the rapid development of computer technology to study the habits of the new line interpersonal communication interpersonal interaction techniques become very active at the same time also made encouraging progress, these studies include face recognition, facial expression recognition, gesture recognition, etc..
Gesture is a natural, intuitive, easy to learn human-computer interaction means. Manual directly as computer input devices, human-computer communication between the middle of the media will no longer need, the user can simply define an appropriate gesture to the surrounding machine control, therefore, gesture recognition is a human and robot interaction an important tool, but also human-computer interaction, virtual reality, an important component. However, the gesture itself, the diversity, ambiguity and the staff is a complex deformation body and the visual is inherently uncertain, coupled with staff is a complex deformation of their body and visual discomfort qualitative, making vision-based gesture recognition is a very challenging interdisciplinary research topic.
This article focuses on the general context of gesture segmentation and the use of BP neural network to recognize the gesture. Gestures are defined in advance, and the input to the neural network was trained, and then collected through the use of color image opencv extract-based skin color, the color images from complex background, hand in the image, further processing and enter the neural network identification.
你的计算机科学与技术论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？
老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！
学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。
论文选题的具体方法有哪些
在选题的方向确定以后，还要经过一定的调查和研究，来进一步确定选题的范围，以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。
1、浏览捕捉法
这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读，在比较中来确定题目的方法。
浏览捕捉法一般可按以下步骤进行：
第一步、广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录，随时记下资料的纲目，记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等，记下脑海中涌现的点滴体会。
第二步、是将阅读所得到的方方面面的内容，进行分类、排列、组合，从中寻找问题、发现问题，材料可按纲目分类。
第三步、将自己在研究中的体会与资料分别加以比较，找出哪些体会在资料中没有或部分没有。
2、追溯验证法
这是一种先有拟想，然后再通过阅读资料加以验证来确定选题的方法。
追溯可从以下几方面考虑：
第一步、看自己的“拟想”是否对别人的观点有补充作用，自己的“拟想”别人没有论及或者论及得较少。
第二步、如果自己的“拟想”虽然别人还没有谈到，但自己尚缺乏足够的理由来加以论证，考虑到写作时间的限制，那就应该中止，再作重新构思。
第三步、看“拟想”是否与别人重复。如果自己的想法与别人完全一样，就应马上改变“拟想”，再作考虑；如果自己的想法只是部分的与别人的研究成果重复，就应再缩小范围，在非重复方面深入研究。
第四步、要善于捕捉一闪之念，抓住不放，深入研究。在阅读文献资料或调查研究中，有时会突然产生一些思想火花。
智能手势识别是一种基于计算机视觉技术的人机交互技术，它可以通过摄像头捕捉用户的手势，并将其转换为机器可以理解的信号，从而实现人机交互。本课题的研究方向主要包括：（1）智能手势识别技术的研究，包括手势识别算法的研究、手势识别系统的设计与实现；（2）智能手势识别技术的应用，包括智能家居、智能机器人、智能安防等；（3）智能手势识别技术的安全性研究，包括手势识别系统的安全性分析、攻击检测与防御等。本课题的研究将有助于推动智能手势识别技术的发展，为人机交
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。
还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧
下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家：
基于深度学习的无人机地面小目标算法研究
基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究
模拟射击训练弹着点检测定位技术研究
基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究
基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计
无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现
车载毫米波雷达目标检测技术研究
基于多传感融合的四足机器人建图方法
中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统
基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究
真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究
室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究
基于双目内窥镜的软组织图像三维重建
学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究
毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究
语义地图及其关键技术研究
多重影响因素下的语音识别系统研究
基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究
基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建
重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究
低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计
面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究
基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究
基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究
基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统
关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究
动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究
面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究
基于深度学习的显著物体检测
基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究
基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究
基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究
基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究
基于语义信息的图像/点云配准与三维重建
基于种子点选取的点云分割算法研究
基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究
基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究
基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现
面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现
电路板自动光照检测系统的设计与实现
基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现
基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现
基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现
基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现
面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统
基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真
基于知识库的视觉问答技术研究
基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究
结构化道路车道线检测方法研究
基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究
基于深度学习的小目标检测算法研究
基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究
动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究
瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究
城市街景影像中行人车辆检测实现
基于无线信号的身份识别技术研究
基于移动机器人的目标检测方法研究
基于深度学习的机器人三维环境对象感知
基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究
基于深度学习的目标检测方法研究
基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪
动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究
掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计
复杂场景下相关滤波跟踪算法研究
基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究
基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究
基于深度网络的显著目标检测方法研究
基于深度学习的电气设备检测方法研究
复杂交通场景下的视频目标检测
基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究
基于面部视频的非接触式心率检测研究
单幅图像协同显著性检测方法研究
轻量级人脸关键点检测算法研究
基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究
基于深度学习的场景文本检测方法研究
RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究
多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究
基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究
基于最小障碍距离的视觉跟踪研究
基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究
基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测
姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究
基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究
基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测
基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究
基于场景结构的视觉显著性计算方法研究
精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究
基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工
脑机接口游戏神经可塑性研究
基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统
基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究
基于深度学习的零件识别系统设计与研究
基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究
基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现
镍电解状态视觉检测与分析方法研究
跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究
施工现场人员类型识别方法的研究与实现
基于深度学习的自然场景文字检测方法研究
基于嵌入式的交通标志识别器的设计
基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
自述主要包括
选题的背景、选题的意义；
该课题已经被研究的情况；
本研究的假设（预期的到什么样的结论）；
拟采用的研究方法；
本研究的创新点。
