matlab代码实现识别三类手势

资 源 简 介

matlab代码实现识别三类手势

详 情 说 明

手势识别是计算机视觉领域的重要应用之一。本文将介绍基于MATLAB平台，利用Hu不变矩作为特征，通过贝叶斯分类器实现三类手势识别的方法。

手势识别流程主要分为三个关键步骤：

首先是特征提取阶段。Hu不变矩是一组具有平移、旋转和缩放不变性的特征量，非常适合用于手势识别。通过计算手势轮廓的二阶和三阶中心矩，可以推导出7个Hu不变矩特征值。这些特征能够在手势发生空间变换时保持相对稳定。

接着是分类器训练环节。贝叶斯分类器基于概率统计原理，通过计算各类手势特征的条件概率分布来实现分类。在MATLAB中，可以使用fitcnb函数训练朴素贝叶斯分类器。训练时需要准备足够数量的手势样本，分别提取其Hu特征并标注类别，构成训练数据集。

最后是识别应用阶段。对于新的手势图像，同样先提取Hu特征，然后输入训练好的贝叶斯分类器进行概率计算，选择后验概率最大的类别作为识别结果。这种方法计算效率高，且对小样本数据有较好的适应性。

实际应用中可能会遇到光照变化、手势遮挡等问题，可以通过增加训练样本多样性、结合其他特征等方法来提升系统鲁棒性。Hu特征与贝叶斯分类器的组合为手势识别提供了一种轻量级且有效的解决方案。