基于PCA的手势识别系统MATLAB实现

资 源 简 介

本项目通过MATLAB开发了一套基于主成分分析的手势识别系统。系统涵盖图像采集、预处理、特征提取及PCA降维等步骤，能够高效识别多种预定义手势（如数字手势），适用于人机交互与模式识别研究。

详 情 说 明

基于PCA的手势识别系统

项目介绍

本项目开发了一个基于主成分分析（PCA）的手势识别系统。系统通过图像采集获取手势样本，经过预处理和特征提取后，利用PCA算法进行特征降维和模式识别。能够准确识别多种预定义手势（如数字0-9、常用手势等），具有较高的识别准确率和实时处理能力。

功能特性

• 图像预处理与手势分割：对输入图像进行标准化处理，有效分离手势区域
• PCA特征降维：采用主成分分析算法提取关键特征，降低数据维度
• 多手势识别：支持识别数字0-9及其他常用手势类别
• 实时处理能力：系统具备高效的实时识别性能
• 置信度输出：提供识别结果的置信度百分比评估
• 可视化支持：可选显示特征降维结果和中间处理图像

使用方法

1. 数据准备：准备手势图像数据集（RGB或灰度图像，建议尺寸128×128像素）
2. 系统训练：运行训练模块，构建PCA模型和分类器
3. 手势识别：输入待识别手势图像，系统将输出识别结果和置信度
4. 结果查看：可选择查看主成分可视化结果和中间处理图像

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件配置：推荐4GB以上内存，支持摄像头实时采集
• 数据要求：每个手势类别需包含多个不同角度和光照条件的样本图像

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，集成了数据加载、图像预处理、特征提取、PCA降维、模型训练、手势识别以及结果可视化等核心功能模块，实现了从图像输入到识别结果输出的完整处理流程。该文件协调各功能组件的工作，确保系统能够高效完成手势识别任务。