基于MATLAB的手部轮廓特征提取与多类别手势识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于手部轮廓分析的实时手势识别系统，通过提取关键几何特征并运用机器学习算法，能够准确识别包括数字0-9在内的多种静态手势。系统支持单帧图像处理，具有较高的识别精度和实时性能。

详 情 说 明

基于手部轮廓特征提取的多类别手势识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于手部轮廓分析的实时手势识别系统。系统通过提取手部轮廓的关键几何特征，结合机器学习算法对多种静态手势进行分类识别。可准确识别包括数字手势（0-9）和基本命令手势（OK、点赞、暂停等）共15种常见手势类别，适用于人机交互、智能控制等多种应用场景。

功能特性

• 实时手势识别：支持对单帧图像中的手势进行快速识别
• 多类别识别：可识别15种常见手势，包括数字0-9和常用命令手势
• 轮廓特征提取：采用先进的几何特征提取算法，准确捕捉手部轮廓特征
• 高精度分类：基于支持向量机(SVM)的多分类模型，识别准确率高
• 可视化输出：在原图像上叠加显示手部轮廓提取结果和识别标签
• 详细数据输出：可输出特征向量数据、分类概率分布等详细信息

使用方法

输入要求

• 输入类型：RGB彩色图像或灰度图像
• 建议分辨率：不低于640×480像素
• 支持格式：.jpg、.png等常见图像格式
• 拍摄建议：图像中包含清晰的手部区域，背景相对简单，手部与背景有较明显对比度

输出结果

1. 识别结果：显示识别的手势类别名称及置信度（如："手势5 - 置信度: 92.3%"）
2. 可视化输出：在原图像上叠加显示手部轮廓提取结果和识别标签
3. 数据输出：可输出特征向量数据、分类概率分布等详细识别信息

系统要求

硬件要求

• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 内存：4GB以上
• 摄像头：支持640×480分辨率及以上（用于实时识别）

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像预处理、手部轮廓检测、特征参数计算、手势分类识别以及结果可视化展示等功能模块。该文件整合了从图像输入到识别结果输出的完整处理链路，通过调用各功能子模块完成手势识别的全过程，并提供实时显示和数据分析接口。