基于SVM的静态手势识别技术研究：一种友好的人机交互解决方案

本篇论文深入探讨了基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的静态手势识别技术，由李晓颖和杨春金两位作者共同研究。李晓颖作为在读研究生，专注于图像处理与模式识别领域，而杨春金则是一位副教授，专长于信号处理与智能识别，其通信地址位于武汉理工大学信息工程学院，邮政编码430063。 论文的焦点在于将手势识别视为一种友好的生物特征识别手段，它在人机交互技术中具有广泛的应用价值，相比于指纹和面部识别等传统方法，更具便捷性。研究者特别关注的是静态手势识别，即通过分析静止图像或视频来理解用户的手势意图。 文章提出了一个基于Hu不变矩和SVM的识别框架。Hu不变矩是一种用于描述图像形状和结构不变性的特征，它在图像处理中常用于描述物体的形态，这有助于减少手势识别过程中的变化因素。SVM作为一种强大的机器学习算法，被用于分类任务，通过构建最优决策边界来实现对手势的有效区分。 论文的实施过程包括四个关键步骤：首先，采集视频输入中的手势图像；其次，对图像进行预处理，如去噪、增强对比度等，以便更好地提取特征；接着，利用Hu不变矩提取稳定的图像特征；最后，利用SVM模型对手势进行识别和分类，将用户的十种手势与数字0到9相对应。整个流程在OpenCV开发平台上进行了实际的仿真验证。 关键词方面，除了“手势识别”、“Hu不变矩”和“支持向量机”，还提到了“OpenCV”，这是计算机视觉库，用于图像处理和计算机视觉任务，它为研究者提供了强大的工具支持。 这篇论文不仅介绍了基于SVM的静态手势识别技术的具体方法，还展示了如何结合图像处理和机器学习理论解决实际的人机交互问题。其研究成果对于提升用户体验、简化人机交互界面设计具有重要意义。