【手势识别】BP神经网络与HU方法特征手势识别（视频+图像，0-9）【含Matlab源码 3436期】

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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

function varargout = main(varargin)
% MAIN MATLAB code for main.fig
% MAIN, by itself, creates a new MAIN or raises the existing
% singleton*.
%
% H = MAIN returns the handle to a new MAIN or the handle to
% the existing singleton*.
%
% MAIN(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in MAIN.M with the given input arguments.
%
% MAIN(‘Property’,‘Value’,…) creates a new MAIN or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before main_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to main_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help main

% Last Modified by GUIDE v2.5 19-Jan-2022 23:28:04

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @main_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @main_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before main is made visible.
function main_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to main (see VARARGIN)

% Choose default command line output for main
handles.output = hObject;
set(gcf,‘name’,’ BP HU ? ??’);
% Choose default command line output for main
handles.output = hObject;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes main wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = main_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% — Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% ? ? ?
[file,path]=uigetfile({‘.’;‘.bmp’;'.jpg’;‘.tif’;'.jpg’},‘? ? ‘);% ? ? ·
if isequal(file,0)||isequal(path,0)
errordlg(’ ? ??’,’ ?’);% ? ? ? 򱨴 ?
return;
else
im_path=[path,file];% ? · + ?
sourceimage=imread(im_path);% · ??
set(handles.axes1,‘HandleVisibility’,‘ON’);% ?
axes(handles.axes1);%% 1 ?
imshow(sourceimage);% axes1 ???
title('?? ? ');
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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