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我正在做一个检测和跟踪手指的项目。虽然我发现这项任务有很多资源，但我还没有找到有效的资源:(。

到目前为止，我已经想到了以下检测手的方法：

  1. 哈尔训练。但首先，我们没有像人脸检测那样训练有素的集合（xml）。其次，如果我们自己训练，我们没有足够的样本（我还是大学生）

  2. HSV空间中的肤色检测。我试过这个，但结果有很多噪音，所以不能帮助我继续在指尖进行进一步检测。

3.使用Handvu。但我有心，这个库很难在 Windows 中设置和使用......

总而言之，谁能给我任何关于如何有效检测手的建议？（之后我可能会考虑检测指尖..）

谢谢！！

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2 回答 2

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这是一篇关于使用 Zernike 矩进行手指分割的非常深入的论文。这是一篇关于使用 Zernike 矩进行图像识别作为第一篇论文的基础的好论文。

于 2011-12-21T17:38:51.597 回答
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你能解释一下你的实验设置吗？您是想在杂乱的背景或普通的纸板上追踪手指吗？

  1. 类似 Haar 的特征在人脸识别方面表现得非常好（Viola Jones 的论文就是一个典型的例子），但是我不推荐它们来完成你的任务。尽管可以使用积分图像快速计算它们，但使用 CASCADED Adaboost 分类框架可以很好地工作。

  2. 对于肤色检测，这取决于您的设置。作为第一步，您可以尝试进行背景减法：只需了解前景（即手）和背景像素的分布（直方图），然后使用这些进行图像分割。

  3. 我不知道Handvu是什么

Zernike 矩也是非常好的形状描述符，它是旋转不变的，并且可以做成尺度和平移不变的。

我希望这有帮助！

于 2012-01-04T07:31:33.953 回答