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基于HOG特征和支持向量机的静态手势识别

在当今科技飞速发展的时代，人机交互技术正经历着前所未有的变革。静态手势作为一种自然、直观的交互方式，在智能家居控制、虚拟现实、手语识别等众多领域展现出巨大的应用潜力。而实现高效、准确的静态手势识别，关键在于找到合适的特征提取方法和分类算法。本文将深入探讨基于方向梯度直方图（HOG）特征和支持向量机（SVM）的静态手势识别技术，为相关研究和应用提供参考。

HOG特征提取原理

方向梯度直方图（HOG）是一种在计算机视觉和图像处理中常用的特征描述子，它能够很好地捕捉图像的局部形状信息，非常适合用于静态手势识别。

HOG特征提取的基本思想是通过计算图像