Hand Recognition Using SIFT Algorithm

资 源 简 介

Hand Recognition Using SIFT Algorithm

详 情 说 明

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种强大的计算机视觉技术，能够实现稳定的手部特征识别。该算法通过检测并描述图像中的关键点，可在不同角度、尺度和光照条件下实现可靠匹配。

在实现手部识别的过程中，系统首先会从预设的手部图像数据库中提取关键点特征。这些特征包括局部梯度方向和幅度信息，会被转换为128维的描述向量。当摄像头捕获实时视频时，系统会持续对每一帧执行同样的SIFT特征提取过程。

匹配阶段采用最近邻搜索策略，通过计算特征向量之间的欧氏距离来寻找最佳对应点。为了提高匹配精度，通常会加入比率测试和RANSAC算法来过滤错误匹配。最终输出的可视化结果会同时显示：提取的关键点（以带方向的圆点标记）、匹配的特征对（用连线表示），以及可能的识别置信度分数。

这种技术可扩展到手势控制、生物识别等领域，其核心优势在于对图像旋转、缩放和部分遮挡具有鲁棒性。需要注意计算复杂度较高，在实际应用中可能需要GPU加速或特征点筛选优化。