MATLAB实现基于ASM-AAM模型的手势识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台，结合主动形状模型(ASM)和主动外观模型(AAM)，开发了一个高效的手势识别系统。系统能够自动检测手势图像中的关键特征点，建立手势的形状和纹理模型，并通过模型匹配实现静态手势的实时分类识别。

详 情 说 明

基于ASM-AAM模型的手势特征提取与识别系统

项目介绍

本项目实现了一种结合主动形状模型(ASM)和主动外观模型(AAM)的手势识别系统。通过对手势图像进行形状轮廓建模和纹理特征分析，系统能够自动检测手势关键特征点，建立综合的手势模型，并实现高效准确的手势分类识别。该系统支持静态手势的实时识别和动态手势的序列分析，在计算机视觉和人机交互领域具有广泛应用价值。

功能特性

• 双重模型结合：集成ASM的手势轮廓建模能力和AAM的形状纹理综合分析优势
• 自动特征点检测：能够自动定位手势图像中的关键特征点坐标
• 多模态手势识别：支持静态单帧手势识别和动态手势序列分析
• 可视化结果展示：提供标注特征点的图像显示和识别过程可视化
• 性能统计报告：生成识别准确率、模型匹配度等量化评估指标

使用方法

数据准备

1. 准备手势图像数据集（RGB或灰度格式）
2. 提供训练样本的手动标注特征点坐标文件
3. 配置图像预处理参数（图像尺寸标准化、光照校正等）

训练流程

1. 运行模型训练脚本，建立ASM和AAM手势模型
2. 使用PCA进行特征降维和模型参数优化
3. 保存训练好的模型参数供识别阶段使用

识别流程

1. 输入测试手势图像或图像序列
2. 系统自动进行特征点检测和模型匹配
3. 输出手势分类结果和置信度评分
4. 生成可视化结果和统计报告

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8GB RAM（推荐16GB）
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间
• 图像处理工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括模型训练阶段的参数初始化、手势特征提取、ASM和AAM模型的构建与优化，以及识别阶段的手势图像预处理、特征点定位、模型匹配分析和结果输出等功能。该文件协调各模块协同工作，确保从数据输入到识别结果生成的完整处理链路高效执行。