【手势识别】基于matlab交警手势类型识别【含Matlab源码 3267期】_基于matlab的手势识别系统-程序员宅基地
技术标签： matlab Matlab图像处理（进阶版）
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一、手势识别简介
1 系统设计方案
今年来，手势识别作为新一代人机交互手段，受到了国内外研究学者以及公司的关注和研究，并且取得了突出的成果，在智能电视、游戏娱乐设备、机器人等方面都有了广泛的应用，而且，通过对手势识别技术的研究，可以推动机器设备对视觉感知能力的认识，并将其应用到更多的人工智能领域，使机器设备更好的理解人类的想法和意图，为我们的生活和工作带来更大的好处。本文实现了一种能识别五种手势的手势识别系统，可以完成人机交互的基本任务。
手势动作可以分为两种，一种是相对不动，没有任何附加动作的静态手势动作，另一种是相对运动、伴随着复杂变化（如缠绕、组合等）动态手势动作，前者突出表示形式及状态，后者突出变化及轨迹。本文主要针对第一种进行研究，系统处理流程如图1所示。
图1 系统结构流程图
2 系统验收需要达到的目标和测试水平
本系统可以对五种预定义的静态手势进行识别，如图2所示。
图2 五种预定义的静态手势
当系统输入以上任意一种手势时，系统能够准确迅速的做出判断当前输入的手势是属于哪一种，并且在控制台打印出相应信息。例如输入图片(a)时，系统在控制台输出手势1；输入图片(b)时，系统在控制台输出手势2，…。
3 系统实现框图和流程图
3.1手势分割
本文选择在YcbCr颜色空间进行手势分割处理，分割的重点在于建立肤色模型，利用手势皮肤颜色在YcbCr空间内满足聚类的特点，设定阈值范围，对图像进行扫描，在此范围内则认定为手势，不在此范围内的则不予考虑，查阅相关资料并进行试验发现，人手颜色在YcbCr的二维子空间（Cb,Cr）上的分布范围满足：Cb[133,173]&Cr[77,127]，当像素点满足此条件就认定为手势，此方法处理简单。手势分割流程图如图3所示：
图3 手势分割流程图
二、部分源代码
% 加载模型
clear;clc;
load(‘TrainedNet.mat’)
% 导入图像
[file,path] = uigetfile(“.png;.jpg;.jpeg;.bmp”);
if file~=0
filepath = fullfile(path,file);
image = imread(filepath);
I = imresize(image,[227,227]);
% 利用训练好的模型进行分类识别
[label,scores] = classify(net,I);
% 显示结果
figure
imshow(I);
title(label,'FontSize',15,"color","red");
percent = "准确率:" + string(round(max(scores)*100)) + "%" ;
xlabel(percent,'FontSize',10);
end
三、运行结果
四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]李昌锋,郭生挺,陈文婷.基于静态手势识别的视力检测系统设计[J].科技创新与应用. 2021,11(13)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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