手势检测

Question

我正在尝试识别静态手势。对我可以用于项目的库和算法感到困惑。

需要识别手势并转换为文本。我设法得到了手的轮廓。 你能告诉我什么是分类手势的最佳方法。 是haar分类器，adaboost分类器，凸壳，方向直方图，SVM，移位算法，还是其他任何东西。 而且还请给我一些例子。

我尝试使用opencv和emugcv进行图像处理。什么是实时系统的最佳c ++或c＃。

非常感谢任何帮助。 感谢

Answer 1

我已经在我的主程度上实现了web应用程序的手动跟踪。基本上，您应该遵循以下步骤：

1 - 检测感兴趣区域中的肤色特征。基本上，在屏幕上放一个框架并要求用户放手。

2 - 你应该有一个lucas kanade跟踪器方法的实现。基本上，这种算法将确保您的功能不会通过框架丢失。

3 - 尝试每3帧间隔获得更多功能。

Answer 2

人们使用很多方法，所以我不能给出一个独特的方法。您可以使用Google Scholar进行一些研究，并使用关键字“手势”，“识别”和“检测”。

也许您在Google的帮助下找到了一些代码。一个例子，HandVu：http://www.movesinstitute.org/~kolsch/HandVu/HandVu.html

haar分类器（Viola-Jones的方法）有助于检测手，而不是识别它们。

祝你的研究好运！

Answer 3

我已经使用OpenCV进行了以下操作。算法：

1. HSV皮肤检测
2. 细化（如果像素的零邻居而不是设置为零）
3. Thicking（如果像素具有邻居非零，则将其设置为非零）

有关详细信息，请参阅this Wikipedia page。

Answer 4

你可以找到训练有素的级联来使用GitHub中的OpenCV来检测手......

https://github.com/Aravindlivewire/Opencv/blob/master/haarcascade/aGest.xml

祝你好运......