手势识别算法：基于 MATLAB GUI 的 SIFT + SVM 方法

手势识别是一种重要的计算机视觉任务，它可以通过分析人体手部的动作和形态，将手势转化为可识别的信息，本文将介绍基于 MATLAB GUI 的 SIFT（尺度不变特征变换）和 SVM（支持向量机）算法的手势识别方法，我们将详细解释算法的原理，并提供相应的源代码示例。

1、SIFT 算法简介
SIFT 是一种局部特征描述算法，它对图像中的局部特征进行提取和描述，具有尺度不变性和旋转不变性等优点。

SIFT 算法主要包含以下步骤：
a) 尺度空间构建：通过高斯滤波器构建不同尺度的图像金字塔。
b) 关键点检测：在尺度空间中检测稳定的关键点，通常使用尺度空间极值点检测方法。
c) 方向计算：为每个关键点计算主方向，用于后续的特征描述。
d) 特征描述：使用局部图像梯度的方向直方图构建特征向量，形成特征描述子。

2、SVM 算法简介
SVM 是一种监督学习算法，用于进行分类和回归任务，SV