图像分割手势识别

资 源 简 介

图像分割手势识别

详 情 说 明

图像分割在手势识别系统中的应用

手势识别作为人机交互的重要方式，其核心在于如何从图像中准确分离手势区域。基于MATLAB的实现通常包含以下关键技术环节：

图像预处理阶段 通过色彩空间转换（如RGB到YCrCb）增强肤色特征，配合高斯滤波消除环境噪声。直方图均衡化可改善光照不均问题，为分割创造有利条件。

动态分割算法 采用改进的Otsu阈值法或区域生长算法分离手势区域。对于复杂背景，可结合运动检测（如帧差法）突出动态手势特征。

轮廓特征提取 分割后通过边缘检测（Canny算子）获取连续轮廓，计算Hu不变矩或傅里叶描述子等特征向量，这些旋转/尺度不变特征对后续分类至关重要。

分类器设计 运用支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN）对特征向量进行分类。MATLAB的Deep Learning Toolbox可快速搭建轻量级网络模型。

技术挑战包括背景干扰消除、实时性优化，以及多手势的连续性识别。典型应用场景涵盖智能家居控制、虚拟现实交互等领域。