基于MATLAB的手部轮廓特征姿态识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现高效的手部轮廓手势识别，通过图像处理和机器学习技术提取轮廓特征并分类手势。支持批量图片处理、实时结果显示与准确率统计，提供完整的模型训练接口，便于研究与部署。

详 情 说 明

基于轮廓特征的手部姿态识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的手部轮廓手势识别解决方案。系统采用图像处理技术提取手部轮廓特征，结合支持向量机(SVM)机器学习算法进行手势分类识别。系统支持批量图片处理、实时识别结果显示、识别准确率统计等功能，并提供完整的模型训练接口，可有效识别握拳、五指张开、点赞等多种手部姿态。

功能特性

• 图像预处理：自动完成手部图像的灰度化、降噪、二值化等预处理操作
• 轮廓特征提取：采用先进的轮廓特征描述子算法提取手部关键特征
• 机器学习分类：基于SVM算法构建高效的手势分类模型
• 批量处理支持：支持多张图像批量识别处理
• 实时结果显示：实时显示识别结果及置信度评分
• 统计分析报告：生成详细的识别准确率、处理时间等统计信息
• 可视化输出：输出标注识别结果的图像文件

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集：包含多种手势的RGB/灰度手部图像（JPG/PNG格式）
2. 准备标注文件：对应训练图像的手势类别标签（TXT/CSV格式）
3. 运行训练程序：系统将自动提取特征并训练SVM分类模型

识别阶段

1. 输入待识别图像：支持单张或多张手部图像输入
2. 运行识别程序：系统将自动处理图像并输出识别结果
3. 查看输出结果：

- 实时显示识别的手势类别和置信度 - 生成批量处理统计报告 - 输出标注识别结果的可视化图像

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，负责协调整个识别流程的调度与执行。其主要实现了图像数据的读取与预处理功能，调用轮廓特征提取算法获取手部关键特征向量，加载或训练SVM分类模型进行手势识别判断，并管理识别结果的输出显示与统计报告生成。该文件整合了系统各功能模块，确保从图像输入到结果输出的完整处理链路高效运行。