基于ADABOOST算法的MATLAB手势识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于ADABOOST算法的手势识别系统，通过图像预处理、特征提取和模型训练，实时识别常见手势（如数字0-9）。系统支持摄像头输入，具备高效分类能力，适用于人机交互场景。

详 情 说 明

基于ADABOOST算法的手势识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于ADABOOST机器学习算法的手势识别系统。系统通过摄像头或图像采集设备获取手势图像，采用Haar-like特征提取技术和图像预处理方法，构建高效的ADABOOST分类模型，能够实时识别多种常见手势（如数字0-9、OK手势、握拳等），并输出对应的识别结果和置信度。

功能特性

• 实时手势识别：支持摄像头实时捕获和图像文件输入两种模式
• 多手势支持：可识别数字0-9、OK手势、握拳等常见手势
• 高精度识别：采用ADABOOST集成学习算法，提供准确的分类结果
• 置信度评估：输出每个识别结果的置信度概率值（0-1）
• 可视化结果：在原图像上直观标注识别信息和置信度
• 模型评估：生成详细的模型性能评估报告（准确率、召回率等指标）

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集，包含多种手势类别的图像

- 图像格式：JPG/PNG/BMP - 建议尺寸：统一缩放至64×64像素 - 标注要求：每张图像需对应正确的手势类别标签 - 样本数量：建议每类至少100张样本

1. 运行训练程序，系统将自动完成：

- 图像预处理与增强 - Haar-like特征提取 - ADABOOST模型训练 - 模型性能评估

1. 输出结果：

- 训练完成的ADABOOST分类模型（.mat格式） - 模型性能评估报告

识别阶段

1. 选择输入源：

- 摄像头实时捕获：系统将自动调用摄像头进行实时手势识别 - 图像文件输入：支持单张手势图像文件识别

1. 系统将输出：

- 识别的手势类别标签（如"数字1"、"OK手势"等） - 识别置信度概率值 - 可视化识别结果（在原图像上标注识别信息）

系统要求

硬件要求

• 摄像头（用于实时手势捕获）
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间

软件要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包含图像采集与读取、数据预处理、特征提取、模型训练与优化、实时识别推理、结果可视化展示以及性能评估等核心功能模块，实现了从数据输入到识别结果输出的全流程自动化处理。