1. 搜集阶段

1.1 搜索平台

主要借用了三个平台：百度学术、谷歌学术、IEEE数据库、ACM数据库。其中百度学术用来查找相关度最高的论文，包括应用论文和综述；后面两者用来搜索高水平相关论文，或者对一些论文原文进行下载。

使用百度学术的时候建议先使用“百度学术-论文助手”进行关键词搜索，这样得到的搜索结果质量比较高，相关度和时间设置也更加方便。之后再直接使用百度学术进行关键词搜索。

关键词来源一是直接给定，例如：手势识别、图像标注、视频标注；二是通过已有关键词翻译得到，例如：gesture recognition、image caption、video caption；三是在已有的论文中找一些关键词，包括一些具体应用关键词、主流算法关键词等，例如：HMM、Kinect等。

百度学术 - 论文助手：链接
百度学术：链接
谷歌学术：链接
IEEE 数据库：链接
ACM 数据库：链接

1.2 搜索记录

一般搜索的同时，打开Google翻译，能过快速对一些英文论文的主要内容进行判断。另外，使用txt对查找到的论文标题、来源、链接、摘要、主要创新点等进行实时记录（摘要和摘要翻译、主要创新点也可以后面全部搜索结束再一起整理）。

在搜索的同时还需要使用文件夹对论文原文进行下载分类存储。存放位置、顺序需要和txt记录一致，以便后面查看。

在搜索的时候，因为对文章具体内容还不是很熟悉，可以直接依据标题首字母进行分类，也可以根据标题推测大概内容进行分类。建议选择前一种方式，至少后期不会乱，而且可以随时看到哪些文章已经找过了，避免重复。

谷歌翻译：链接
百度翻译：链接
有道翻译：链接

2. 整理阶段

整理的内容至少包含两个内容：word文档和论文原文文件夹。

首先要做的是查看前期记录的txt，筛删掉所有重复的论文，论文原文文件夹同步修改。然后将论文的论文标题、来源、链接、摘要、主要创新点等放在word文档里面，先不要管有没有用，翻译了再说，后面会很方便。翻译的时候遇到实在不好翻译的词，就随意翻译一下，用其他颜色字体标注一下，以便后期遇到类似的词的时候还能快速找到。这个时期，不用过多地看原文，除非摘要部分一点都看不懂。

整理的时候还有一件很重要的事情就是要对研究的内容有大致的了解，要知道大概有哪些研究的方向。例如，连续手势识别任务中包含：

1 按识别对象分类
1.1 离散手势研究
1.2 连续手势研究
2 按研究方法分类
2.1 特征提取
2.2 传统时序性模型：DTW，HMM等，还有一些分类模型SVM等
2.3 基于深度学习的时序性模型
3 动态长时连续手势识别的挑战
3.1 语义分割
3.2 多特征融合

3. 撰写综述

首先根据研究的主要方向对文章框架进行划分，主体一般是三块：研究背景、国内外研究现状、发展趋势。

研究背景是对相关方面的背景知识的总体概括；国内外研究现状主要就是根据前期整理转述的别人研究的成果；发展趋势是自己根据大家已有的研究成果提出未来可以发展的方向以及已有的一些尝试与探索。

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