matlab基于手部轮廓的手势识别方法

资 源 简 介

matlab基于手部轮廓的手势识别方法

详 情 说 明

基于MATLAB的手势识别系统通过多步骤处理实现高精度识别。系统首先利用皮肤颜色模型在YCbCr色彩空间进行阈值分割，有效分离手部区域与复杂背景。针对分割后的二值图像，采用形态学滤波消除噪声点，并通过边缘检测算法提取清晰的手部轮廓。

核心创新在于将轮廓信息转换为傅里叶描述子作为特征向量。通过轮廓点坐标的离散傅里叶变换，获得具有旋转和平移不变性的低频系数，这些系数构成的特征向量能有效表征不同手势的几何特性。识别阶段采用模板匹配法，通过比较测试样本与预存模板的特征向量距离实现分类。

该系统优势在于：傅里叶描述子对缩放和旋转具有鲁棒性；皮肤颜色模型适应多种光照条件；MATLAB的矩阵运算加速了傅里叶变换过程。实验表明，该方法对数字手势（0-5）的识别率可达90%以上，且计算效率满足实时性要求。未来可结合深度学习进一步提升复杂手势的区分能力。