matlab做的手势识别

资 源 简 介

matlab做的手势识别

详 情 说 明

手势识别是计算机视觉领域的重要应用之一，而基于Matlab的实现可以快速验证算法效果。其中，梯度方向直方图（HOG）是常用的特征提取方法，它能有效捕捉手势边缘的方向信息。本文介绍基于HOG特征和欧氏距离的手势识别方法。

首先，手势识别的关键在于特征提取。HOG特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布，形成对形状的鲁棒描述。在Matlab中，可以先将输入图像转换为灰度图，然后计算每个像素点的梯度大小和方向。将这些方向信息在局部区域内统计直方图，最终将所有区域的直方图串联形成特征向量。

接下来是匹配过程。系统预先存储若干标准手势的HOG特征作为模板。当新输入手势图像时，计算其特征向量与所有模板特征的欧氏距离。欧氏距离越小表示两个特征越相似，最终选择距离最小的模板类别作为识别结果。

这种方法在光照变化和轻微旋转情况下表现稳定，因为HOG特征对这类变化具有一定不变性。识别效率取决于特征维度，可以通过调整HOG的单元格大小和方向区间数量来平衡精度与速度。