基于Matlab的手语识别系统设计与实现

基于Matlab的手语识别系统设计与实现

手语是一种以手势为主要表现形式、以视觉为主要接收方式的语言，被广泛应用于聋人社会中。为了方便聋人和聋哑人士之间交流，手语识别技术应运而生。本文基于Matlab平台，使用PCA和LDA算法实现了一个简单的手语识别系统，并对其进行了验证。

一、数据获取和预处理
我们从本地采集了10个不同手势共100张图片作为数据集，每个手势类中共有10张图片。为了使得数据更加准确可靠，我们对其进行了预处理，包括：图像灰度化、图像尺寸统一化和图像向量化等操作。

二、PCA算法处理
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，可以将高维数据降至低维，提高数据的计算效率和降低存储空间。在手语识别中，利用PCA算法可以将手势图像压缩成较小的特征向量，以便后续的LDA算法分类。我们在Matlab上设计了如下PCA算法：

% PCA算法
function [meanValue, diffData, eigenVector] =