基于机器学习的人手学特征提取与分析

本文探讨了使用机器学习技术对手掌特征进行自动化分析。我们 presented a computer vision pipeline that extracts key characteristics from palm images, such as principal line structures, texture, and shape metrics. 这些特征用于训练一套来自标注手掌图像的新型数据集上的预测模型。我们的方法超越了传统的主观解释，提供了一种数据驱动的、定量化的框架，用于研究手掌形态与外部验证特征或条件之间的相关性。该方法的可行性表明可用于数字人体测量和个性化用户分析，潜在可部署在移动平台上。结果表明，机器学习模型能够识别手掌数据中复杂的模式，为那些交织文化实践与计算分析的研究开辟了新途径。