本项目开发了一套基于MATLAB和计算机视觉技术的手势识别系统，能够准确捕捉并解析手势动作，为人机交互提供创新解决方案。
在计算机视觉领域的一个重要应用是使用MATLAB进行图像处理手势识别技术。这项技术能够将人的手势动作转换为电脑可以理解的形式，并实现自然的人机交互。
基于 MATLAB 和计算机视觉技术的手势识别通常包括以下步骤：
1. 数据采集与预处理：收集包含不同手势动作的图片或视频数据集，然后对这些数据进行预处理工作，比如图像增强、去噪和手势分割等操作以提高后续识别准确性。
2. 特征提取：从手部姿态图像中抽取特征信息。常用的特征包括颜色、形状及纹理等属性；对于该任务还可以利用一些特定的描述符如HOG（方向梯度直方图）或SIFT（尺度不变特征变换）来帮助提升性能。
3. 训练分类器：使用收集的数据集训练分类模型，常见的有支持向量机(SVM)、K-近邻(KNN)以及各种深度学习架构等；在MATLAB中可以利用如fitcecoc()函数进行多类别SVM的训练操作。
4. 手势识别过程：对新输入的手势图像或视频帧执行分类任务。首先提取特征，然后应用之前建立好的模型来进行预测分析。
5. 交互与反馈机制：根据手势被正确解析后的结果来完成相应的用户界面互动功能实现，例如控制游戏、模拟键盘等操作命令的下达。
以上就是基于MATLAB平台的手势识别技术的主要流程概述。
5星
