基于sift和SVM的手势识别

资 源 简 介

基于sift和SVM的手势识别

详 情 说 明

基于SIFT和SVM的手势识别是一种结合了局部特征提取与机器学习分类的典型应用。SIFT（尺度不变特征变换）算法能够从手势图像中提取出具有旋转、尺度不变性的关键点特征，这些特征向量随后作为SVM（支持向量机）分类器的输入，经过训练后可以实现对手势的有效识别。

这个采用MATLAB GUI开发的手势识别系统具有完整的交互界面，使用时无需考虑路径配置问题，只需将附带的手势库拷贝到任意磁盘位置即可运行。系统通过SIFT算法对输入手势图像进行特征提取，这些特征会被自动转换为SVM可处理的格式，经过训练好的分类模型进行识别判断。

该程序的识别率表现良好，这主要得益于SIFT特征的强区分度以及SVM在小样本情况下的出色分类能力。值得注意的是，由于SIFT和SVM算法对计算资源的要求，程序可能需要较高版本的MATLAB环境支持才能流畅运行。手势库的完善程度也会直接影响系统的识别效果，用户可以根据实际需求扩充或调整手势样本库。