手势检测

Question

我正在尝试识别静态手势。对我可以在项目中使用的库和算法感到困惑。

它需要识别手势并将其转换为文本。我设法得到了手的轮廓。你能告诉我对手势进行分类的最佳方法是什么吗？它是haar分类器，adaboost分类器，凸包，方向直方图，支持向量机，移位算法，还是其他任何东西。也请给我一些例子。

我尝试过使用opencv和emugcv进行图像处理。对于实时系统来说，什么是最好的c++或c#。

任何帮助都是非常感谢的。谢谢

Answer 1

我已经在我的master deggree中实现了一个web应用程序的手写跟踪。基本上，你应该遵循这些步骤：

1-检测感兴趣区域中的肤色特征。基本上，在屏幕上放置一个框架，并要求用户放置手。

2-你应该有一个lucas kanade追踪器方法的实现。基本上，这个算法将确保你的特征不会在帧中丢失。

3-尝试为每个3帧间隔获取更多特征。

Answer 2

人们使用很多方法，所以我不能给出一个唯一的。你可以使用Google Scholar做一些研究，使用关键字"hand sign"，"recognition“和"detection”。

也许你可以在谷歌的帮助下找到一些代码。例如，HandVu：http://www.movesinstitute.org/~kolsch/HandVu/HandVu.html

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

祝你在研究中好运！

Answer 3

我用OpenCV做了以下工作。算法：

1. 皮肤检测在HSV
2. Thinning中进行(如果像素的邻域为零，则设置为零)
3. Thicking(如果像素的邻域不为零，则将其设置为非零)

有关这些内容的详细信息，请参阅this Wikipedia page。