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基于ADABOOST算法的MATLAB手势识别系统
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资 源 简 介
本项目采用MATLAB实现基于ADABOOST算法的手势识别系统，通过图像预处理、特征提取和模型训练，实时识别常见手势（如数字0-9）。系统支持摄像头输入，具备高效分类能力，适用于人机交互场景。
详 情 说 明
基于ADABOOST算法的手势识别系统
项目介绍
本项目实现了一个基于ADABOOST机器学习算法的手势识别系统。系统通过摄像头或图像采集设备获取手势图像，采用Haar-like特征提取技术和图像预处理方法，构建高效的ADABOOST分类模型，能够实时识别多种常见手势（如数字0-9、OK手势、握拳等），并输出对应的识别结果和置信度。
功能特性
- 实时手势识别：支持摄像头实时捕获和图像文件输入两种模式
- 多手势支持：可识别数字0-9、OK手势、握拳等常见手势
- 高精度识别：采用ADABOOST集成学习算法，提供准确的分类结果
- 置信度评估：输出每个识别结果的置信度概率值（0-1）
- 可视化结果：在原图像上直观标注识别信息和置信度
- 模型评估：生成详细的模型性能评估报告（准确率、召回率等指标）
使用方法
训练阶段
- 准备训练数据集，包含多种手势类别的图像
- 运行训练程序，系统将自动完成：
- 输出结果：
识别阶段
- 选择输入源：
- 系统将输出：
系统要求
硬件要求
- 摄像头（用于实时手势捕获）
- 内存：至少4GB RAM
- 存储空间：至少1GB可用空间
软件要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
- 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
文件说明
主程序文件整合了系统的完整工作流程，包含图像采集与读取、数据预处理、特征提取、模型训练与优化、实时识别推理、结果可视化展示以及性能评估等核心功能模块，实现了从数据输入到识别结果输出的全流程自动化处理。
