《基于Matlab GUI的手势识别系统设计与实现》

《基于Matlab GUI的手势识别系统设计与实现》

摘要：

手势识别技术在人机交互、生物识别等领域具有广泛应用。本文基于SIFT+SVM算法，使用Matlab GUI开发了一套手势识别系统。该系统采用SIFT算法是提取手势图像的特征点，然后使用SVM分类器对手势进行分类。本文详细阐述了手势识别系统的设计思路、模型建立和性能测试，结果表明该系统具有较好的识别性能和实用价值。

1.引言

手势识别技术是指通过对人体姿态、动作、手部形状等特征进行分析和处理，从而实现对手势所代表的含义进行自动识别的技术。手势识别技术在人机交互、生物识别等领域具有广泛应用。目前，常用的手势识别方法主要包括视觉法、惯性传感器法和声学法等。其中，视觉法以其非接触、易于获取和信息量丰富等优点成为被广泛研究和应用的手势识别方法之一。

2.手势识别系统设计

本文提出的手势识别系统采用SIFT+SVM算法，主要包括以下几个模块：数据采集、预处理、特征提取、分类器建立和性能测试。

2.1 数据采集

数据采集是手势识别系统中最为关键的一步，其质量直接影响到后续各模块的性能。本文采用Kinect v2传感器对手势数据进行采集，使用RGB-D相机获取高质量的彩色和深度信息。

2.2 预处理

预处理模块主要对采集到的手势图像进行去噪和校正。本文采用了基于小波变换的去噪方法，对手势图像进行平滑处理和小波分解，并根据阈值进行滤波处理。此外，为了保证手势图像在后续特征提取和分类过程中的可比性，我们还对手势图像进行了校正处理，即将手势图像统一裁剪为相同大小的尺寸。

2.3 特征提取

特征提取模块是手势识别系统中最为核心的一步，其目的是