实时手部追踪与手势识别系统：Matlab实现

"这是一个关于Matlab学习的PDF文件，主要涵盖了实时手部追踪与手势识别系统的研究，由Nguyen Dang Binh, Enokida Shuichi, Toshiaki Ejima等人在 Intelligence Media Laboratory, Kyushu Institute of Technology撰写。该系统包含实时手部追踪、手势训练和基于伪二维隐马尔科夫模型（P2-DHMMs）的手势识别三个模块。" 在论文中，作者介绍了一个能够在不受约束环境下实时识别手势的系统。系统的核心包括三个部分：首先，通过卡尔曼滤波器和手部区域分析进行实时手部追踪，以获取运动描述符和手部区域，这种追踪方法对背景簇有较好的鲁棒性，并利用肤色信息来定位和追踪手部手势。其次，采用训练手势模块，对手势进行学习。最后，利用P2-DHMMs进行手势识别，这是一种能处理多维序列数据的有效统计模型。 为了提高整个系统的性能，作者提出了两个改进策略：（1）智能选择训练图像，这可能涉及到根据手势的多样性和代表性来优化训练样本的选择，以增强模型的泛化能力；（2）自适应阈值手势去除，目的是消除非手势模式，确保输入模式被准确地识别为手势。这一策略有助于过滤掉噪声和非目标信号，提高识别的准确性。 该研究实现了一个能在标准硬件上实时可靠识别单手手势的识别系统，这对于人机交互、无障碍通信和自动化控制等领域具有重要意义。这个Matlab学习文件不仅包含了理论介绍，可能还提供了相关的代码示例和实验结果，是学习和理解如何用Matlab实现此类复杂系统的宝贵资源。无论是对于初学者还是有一定基础的Matlab用户，这份资料都将提供深入理解和实践操作的机会。