私は指を検出して追跡するプロジェクトに取り組んでいます。このタスクには静かなリソースがたくさんあると思いますが、効果的なリソースはまだ見つかりません:(。
これまでのところ、私は次のように手を検出する方法を考えてきました：
ハールトレーニング。ただし、最初に、顔検出のようなトレーニング済みのset（xml）がありません。第二に、私たちが自分でトレーニングを行う場合、十分なサンプルがありません（私はまだ大学生です）
HSV空間での肌の色の検出。これを試してみましたが、ノイズが多いので、指先でさらに検出を続けることができません。
3.Handvuを使用します。しかし、私はこのライブラリをセットアップしてWindowsで使用するのが難しいことを心に留めています...
つまり、手を効果的に検出する方法について誰かが私に何か提案をすることができますか？（その後、指先の検出について検討するかもしれません。）
ありがとう！！
実験装置について詳しく説明していただけますか? 雑然とした背景や無地の厚紙のシートに対して指を追跡しようとしていますか?
Haar のような機能は、顔認識では非常にうまく機能します (Viola Jones の論文は典型的な例です) が、あなたのタスクにはお勧めしません。これらは積分画像を使用して高速に計算できますが、CASCADED Adaboost 分類フレームワークを使用するとうまく機能します。
肌の色の検出については、セットアップによって異なります。最初のステップとして、背景の減算を試すことができます。単純に、前景 (つまり手) と背景のピクセルの分布 (ヒストグラム) を学習し、これらを使用して画像のセグメンテーションを行います。
Handvuが何かわかりません
ゼルニケモーメントは、回転不変であり、スケールと並進不変の両方にすることができる非常に優れた形状記述子でもあります。
これが役立つことを願っています！