基于MATLAB的独立成分分析手势跟踪识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发的实时手势识别系统，通过二值化预处理与背景分离提取手势区域，结合ICA（独立成分分析）实现高效特征提取与精准跟踪识别，适用于人机交互应用场景。

详 情 说 明

基于ICA特征提取与二值化处理的视频手势跟踪识别系统

项目介绍

本项目旨在开发一个完整的手势识别系统，能够对输入视频进行实时手势跟踪与识别。系统首先对视频逐帧处理，通过二值化预处理、背景分离与手势区域提取等步骤获取有效手势信息；随后应用独立成分分析（ICA）技术对手势区域进行特征提取与降维；最后基于所提取的特征实现手势分类识别。系统集成了视频跟踪模块，确保手势在连续帧中的稳定跟踪，并输出识别结果与运动轨迹。

主要技术包括：ICA特征提取与降维、视频帧二值化处理算法、基于运动轨迹的手势跟踪算法。

功能特性

• 视频预处理：支持常见视频格式（MP4、AVI等）输入，进行帧序列提取、图像二值化及背景分离。
• 手势区域提取：从每帧图像中精确分割出手势区域，为后续特征提取做准备。
• ICA特征提取与降维：采用独立成分分析技术，从手势区域图像中提取关键特征并降低数据维度。
• 手势跟踪：基于运动轨迹算法，实现连续帧间手势区域的稳定跟踪。
• 手势识别分类：根据提取的ICA特征，识别特定手势类别（例如：握拳、挥手、点赞等）。
• 结果输出与可视化：

- 输出各帧手势的二值化图像序列。 - 输出每帧手势区域的ICA特征向量（维度可配置）。 - 显示或保存手势识别结果。 - 生成手势运动轨迹的可视化结果（可叠加于原视频或单独输出）。

• 实验报告生成：自动生成Word格式的实验报告，内容包括处理步骤、结果分析及系统性能评估。

使用方法

1. 准备输入视频：确保视频分辨率不低于640x480，帧率≥25fps，且拍摄背景相对简单、光照均匀。
2. 运行系统：启动主程序，系统将自动加载视频并开始处理。
3. 参数设置：根据需要，可在程序中调整特征向量维度、二值化阈值等参数。
4. 查看结果：处理完成后，系统将输出二值化图像序列、特征向量、识别结果及运动轨迹可视化文件。
5. 获取实验报告：系统自动生成详细的Word实验报告，供进一步分析使用。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB（建议R2018a或更高版本）
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：内存≥4GB，支持普通摄像头或视频文件处理

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括视频帧的读取与预处理、手势区域的检测与分割、基于ICA的特征提取与降维计算、手势类型的分类识别、连续帧间手势运动的跟踪与轨迹生成，以及最终结果的可视化输出与实验报告的统一生成。