Рафинирование обнаружения Хаара

Question

Я пытаюсь создать программу обнаружения рук с использованием OpenCV и каскада Хаара.Это работает довольно хорошо, но это очень вяло.Поэтому я спрашиваю себя, не является ли это проблемой файла haar, который был бы слишком «дешевым», или есть ли способ уточнить обнаружение с помощью контуров или обнаружения признаков (или могут быть некоторые другие методы).

То, что я хотел бы выполнить, было бы таким же, как это распознавание лица, но для рук: Распознавание лица (см. FaceOSC)

Большое спасибо.

РЕДАКТИРОВАТЬ: вот что я хотел бы сделать: Извлечение руки Кажется, что он выполняет это с обнаружением контура, но как найти руку?

Answer 1

Видео «Извлечение рук» , которое вы дали по ссылке, основано на обнаружении цвета кожи и обнаружении выпуклой оболочки.

1) Измените изображение на YCrCb (или HSV).

2) Установите порог изображения таким образом, чтобы рука стала белой, а все остальное черным.

3) Удалить шум

4) Найдите центр руки (если хотите).

5) Используйте выпуклый корпус, чтобы найти самые острые точки, которые будут кончиками пальцев.

Вы можете получить полную информацию из этой бумаги .

Во всяком случае, нет необходимости в каскадах Хаара.

Answer 2

очевидно, что если результаты обнаружения на основе классификатора HAAR становятся так называемыми «отрывистыми», по моему мнению, это означает, что обнаружение не является стабильным и скачет по обнаруживающему изображению, то проблема заключается в качестве классификатора .

, поскольку достаточно положительных / отрицательных выборок, скажем, 5k / 5k, результаты уже должны быть достаточно надежными.Основываясь на своем опыте, я использовал 700 положительных образцов жестов рук и 1200 отрицательных образцов, и результаты казались в какой-то степени удовлетворенными.но после того, как я использовал другую группу из 8000 положительных образцов и 10200 отрицательных образцов с различными функциями, результаты оказались даже хуже, чем у первого.

Итак, я бы предложил вам тщательно сбросить тренировочные образцы,такие как соотношение, особенности содержимого и цвета.