我正在使用 Microsoft Kinect 深度流进行手部分割。通过进行一些阈值处理，我能够根据 MS Kinect 传感器提供的深度信息将身体与背景分开，现在我想要分割手。任何建议我如何分割手。下面是我的深度图像的屏幕截图。我在 Python 中使用 Open CV。要访问 Kinect 传感器流，我使用的是 Microsoft 的 PyKinect。
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你需要的是一个语义分割算法。随机决策森林给出了惊人的结果。检查 Haggag 等人发表的作品。它建立在 Shotton 等人和 Buys 等人所做的工作之上。
如果您想使用深度学习，请查看 Abubakr 等人所做的工作。基础论文由 Shotton 等人发表。和购买等人。肖顿的作品是创建 Kinect 的作品。
[1] Shotton 等人，“从单一深度图像进行有效的人体姿势估计”，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2013 年。
[2] Buys 等人，“基于 RGB-D 的人体检测和姿势估计的自适应系统”，视觉通信和图像表示杂志，2014 年。
哈格格等人。和 Abobakr 等人。建立在这些论文的基础上，使用随机森林生成以下内容。
[3] Abobakr 等人，“A Skeleton-Free Fall Detection System from Depth Images Using Random Decision Forest”，IEEE 系统期刊，2018 年。
[4] Haggag 等人，“基于 RGB-D 的人体检测和姿势估计的自适应系统：结合附加道具”，IEEE 国际系统、人与控制论会议 (SMC)，2016 年。
[5] Haggag 等人，“四足动物的语义身体部位分割”，IEEE 系统、人与控制论国际会议 (SMC)，2016 年。
为了更好的投票方案和随机树产生的标签图的名义标签/决策融合，请查看下面的我的论文。
[6] Hossny 等人，“带有局部多数滤波器的标记图像的决策融合”，电子快报，2017 年。
Abobakr 等人随后将深度学习纳入其中。
[7] Abobakr 等人，“使用深度卷积神经网络的身体关节回归”，IEEE 国际系统、人与控制论会议 (SMC)，2016 年。
[8] Abobakr 等人，“使用深度卷积神经网络进行人体工程学研究的 RGB-D 人体姿势分析”，IEEE 国际系统、人与控制论会议 (SMC)，2017 年。
[9] Nahavandi 等人，“使用深度神经网络从深度图像中进行无骨架体表面积估计”，IEEE 国际系统、人与控制论会议 (SMC)，2017 年。
于 2017-12-07T09:30:43.330 回答
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你需要的是一个语义分割算法。随机决策森林给出了惊人的结果。检查 Haggag 等人发表的作品。它建立在 Shotton 等人和 Buys 等人所做的工作之上。
如果您想使用深度学习，请查看 Abubakr 等人所做的工作。
于 2017-11-13T11:46:01.537 回答