基于PCA-KNN模式识别的MATLAB手势识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了手势图像的自动识别。系统首先对图像进行灰度化、归一化和去噪预处理，然后通过主成分分析（PCA）进行特征降维，最后采用K-近邻（KNN）算法完成手势分类识别，适用于模式识别与图像处理研究。

详 情 说 明

手势图像模式识别系统

项目介绍

本项目是一个基于主成分分析（PCA）和K-近邻算法（KNN）的手势图像模式识别系统。系统能够对5种基本手势（握拳、手掌、剪刀手、点赞、OK手势）进行准确的识别和分类。通过图像预处理、特征降维和模式识别三个核心步骤，实现了高效的手势识别功能，并提供了详细的性能评估和可视化分析。

功能特性

• 图像预处理：对输入手势图像进行灰度化、尺寸归一化（100×100像素）、噪声过滤和二值化处理
• 特征提取与降维：使用主成分分析（PCA）算法提取主要特征并降低数据维度
• 模式识别：采用K-近邻（KNN）分类器实现手势分类识别
• 多手势支持：可识别5种常见手势类别
• 性能评估：提供整体识别准确率、各类别准确率和混淆矩阵可视化
• 特征可视化：生成特征降维后的二维/三维散点图
• 置信度评估：输出实时识别的置信度分数

使用方法

1. 数据准备：准备训练集和测试集图像数据

- 训练集：每个手势类别至少20张标注图像（jpg/png格式） - 测试集：每个手势类别5-10张未标注图像 - 图像要求：单色背景，建议尺寸100×100像素

1. 运行系统：执行主程序文件启动识别流程

1. 结果查看：系统将输出以下结果：

- 测试集图像的预测标签 - 分类准确率统计（整体和分类别） - 混淆矩阵热力图 - 特征空间可视化图表 - 各样本识别置信度

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、统计和机器学习工具箱
• 硬件建议：至少4GB内存，支持基本图像处理操作

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包含图像预处理、特征降维、模型训练、手势识别和结果可视化等核心功能模块。该文件实现了从原始图像输入到最终识别结果输出的全过程自动化处理，能够完成数据加载、预处理操作、PCA特征提取、KNN分类器训练与预测、性能评估指标计算以及多种可视化分析图表的生成。