Идентификация функции руки обработки изображения

Question

Я работаю над проблемой (в C ++ / opencv), в которой нужно отличить 4 пользователей друг от друга, используя идентификационную информацию, извлеченную из цвета кожи и особенностей верха.Тем не менее, метод цвета кожи (в YCrCb) имеет очень низкую надежность, потому что между тонами кожи нет большой разницы.Поэтому я пытаюсь извлечь из рук больше деталей, таких как более темные пятна и т. Д. Для этого я рассчитал лапласиан изображений.Результаты:

http://imageshack.us/photo/my-images/818/afb1.jpg/
http://imageshack.us/photo/my-images/31/afb2i.jpg/
http://imageshack.us/photo/my-images/638/afb3.jpg/

Первые два изображения с одной руки / человека.Второе изображение - рука другого человека.Как вы можете видеть, чистое яркое пятно видно на первом ладони двух изображений, которые представляют более темные пятна руки.Моя идея состояла в том, чтобы опробовать ручной контур на маленьких квадратах и ​​найти эти квадраты на других изображениях.После этого мы можем оценить, какое изображение имеет наибольшее и максимальное совпадение для данного изображения.

Однако я не могу найти алгоритм для поиска совпадений между образцом изображения и другим изображением.Я попробовал операцию cvMatchTemplate () (http://dasl.mem.drexel.edu/~noahKuntz/openCVTut6.html#Step%202) и алгоритм meanShift, но результаты обоих методов были действительно плохими.

Может кто-нибудь дать мне несколько советов?

Answer 1

Это сложная проблема, поскольку рука - такой гибкий объект.Возможно, вам повезет, если вы сначала решите проблему оценки позы.Вот хороший документ, который поможет вам разобраться в области исследования:

Оценка позы на основе видения: обзор

Пример видео с реализацией OpenCV:

http://www.youtube.com/watch?v=uETHJQhK144

После того, как вы оценили позу руки, у вас есть основание для выделения и сравнения одной и той же области каждой руки (например, только области между суставами пальцев и запястья).).Тогда вы можете начать применять общие методы сопоставления изображений.Применение примера Eigenfaces (в вашем случае «Eigenhands») может быть вашим лучшим выбором.Eigenfaces преподается на начальных курсах по компьютерному зрению, и тонны информации доступны онлайн.