基于MATLAB的手势识别系统开发方案

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了通过摄像头实时捕捉手势视频流的功能，结合图像处理和机器学习技术，可准确识别5种基础手势（手掌/拳头/V字/OK/指向），并提供实时视觉反馈界面。

详 情 说 明

基于计算机视觉的手势识别系统

项目介绍

本项目是一个集实时视频捕获、图像处理与机器学习算法于一体的手势识别系统。系统通过计算机摄像头获取实时视频流，综合运用图像预处理、肤色检测以及支持向量机（SVM）分类算法，能够准确识别并分类五种基本手势（手掌、拳头、V字手势、OK手势、指向手势）。系统提供图形用户界面（GUI），方便用户进行交互操作，并实时显示识别结果、精度统计及性能监控信息。

功能特性

• 实时手势识别：基于USB摄像头，实时处理640×480分辨率、30fps的视频流，实现动态手势检测与分类。
• 多手势支持：可识别手掌、拳头、V字、OK、指向共五种预设手势。
• 鲁棒性处理：采用HSV色彩空间的肤色检测技术，有效应对不同的光照条件与手势角度变化。
• 直观的可视化反馈：在视频画面中实时标注手势区域并显示识别标签，提供清晰的可视交互体验。
• 性能监控与统计：实时计算并展示识别准确率等系统性能指标，支持数据日志记录（CSV格式）。
• 友好的用户界面：提供GUI界面，允许用户调整识别参数并控制系统运行。

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，系统将自动初始化摄像头并加载预训练的SVM模型。
2. 手势识别：在摄像头视野内做出预设手势，系统将实时进行检测与识别，并在界面中显示结果。
3. 查看统计信息：通过GUI界面可查看实时识别准确率统计图表及系统运行状态。
4. 数据记录：识别结果（包括时间、手势类型、置信度）将自动保存至CSV日志文件，便于后续分析。
5. 参数调整：如需优化识别效果，可在GUI界面中根据实际环境调整识别参数。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / 11 或 Linux 发行版（如Ubuntu 18.04+）
• MATLAB：版本 R2018b 或更高版本（需安装 Image Processing Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 硬件配置：

- CPU： Intel i5 或同等性能及以上 - 内存： 8 GB RAM 或更高 - 摄像头： USB接口，支持640×480分辨率彩色视频采集

• 依赖项：项目运行需依赖MATLAB相关工具箱，确保在运行前已正确安装。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度与功能集成，主要包括以下能力：负责初始化系统硬件（如摄像头）与软件环境；实现图形用户界面的构建与事件响应；调度图像预处理、肤色检测及特征提取模块；调用预训练的机器学习模型进行手势分类决策；管理识别结果的实时显示、统计信息更新及日志文件写入；同时监控系统性能并确保各模块协同稳定运行。