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【手势识别技术】是本文档的核心知识点，它是一种利用计算机视觉和深度学习技术解析和理解人类手势的技术。这种技术在智能家居控制中具有广泛的应用前景，能够通过摄像头捕捉手势，实现对家居设备的非接触式控制。 【背景图像处理】是手势识别的关键步骤，其目的是消除背景干扰，提高手势抓取的准确性。这通常涉及到图像预处理技术，如背景减除、噪声过滤和边缘检测等，以突出手势特征。 【手势数据集建立】是构建手势识别模型的基础。这需要收集大量不同手势的图像，通过标注和归类形成训练数据集，用于后续的模型训练。 【特征提取】是将手势图像转化为可供分析的数值特征，常见的方法有颜色直方图、形状描述子、纹理特征以及使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）提取特征。 【深度学习框架】如TensorFlow和Keras在手势识别中起到重要作用，它们提供了一种构建和训练神经网络模型的高效平台，可以实现对图像特征的自动学习和优化。 【OpenCV】是用于图像处理和计算机视觉的开源库，它包含多种图像处理和分析函数，对于手势识别的图像预处理非常有用。 【面向对象分析与设计】是系统分析和设计的方法，通过定义对象、类和它们之间的关系，清晰地表达系统的结构和行为。 【数据建模】是描述系统数据结构和流程的一种技术，它帮助理解系统的数据流动和存储，为系统设计提供依据。 【论文撰写】需遵循软件工程专业论文格式，详述系统的分析、设计、实现和测试过程，同时使用专业术语和数据建模来阐述。 【参考文献】涵盖了近五年关于机器学习、人工智能、卷积神经网络和深度学习的文献，这些是实现手势识别技术的关键领域，提供了理论基础和技术支持。 这个毕业设计项目旨在开发一个基于手势识别的智能家居控制系统，通过摄像头捕获和处理手势图像，使用深度学习模型进行分类和识别，最终实现对家居设备的控制。项目将运用Python编程语言，结合OpenCV、TensorFlow和Keras等工具，同时遵循软件工程的最佳实践进行系统分析和设计。通过这个项目，学生将深入理解和应用机器学习和神经网络技术，同时也将对当前手势识别领域的研究有更深入的了解。