精化Haar检测

Question

我正在尝试用OpenCV和Haar cascade做一个手部检测程序。它工作得很好，但很不稳定。所以我在问自己，这是不是haar文件的问题太“廉价”了，或者是否有一种方法可以通过使用轮廓或特征检测来改进检测(或者可能是其他一些技术)。

我想要执行的操作与此人脸检测相同，但适用于手：Face Detection (see FaceOSC)

非常感谢。

编辑:这是我想做的事情：Hand extraction看起来他是在做轮廓检测，但是如何找到手呢？

Answer 1

The Hand Extraction video，你给出的链接，是基于肤色检测和凸壳查找的。

1)将镜像改为YCrCb (或HSV)。

2)对图像进行阈值处理，使手部变为白色，其他部分变为黑色。

3)去除噪声

4)找到手的中心(如果你喜欢)。

5)使用凸包来找到最尖锐的点，这将是指尖。

您可以从该paper获取完整的详细信息。

不管怎么说，不需要哈尔级联。

Answer 2

显然，如果基于HAAR分类器的检测结果变得所谓的“抖动”，在我看来，这意味着检测不稳定，在检测图像周围跳动，那么问题出在分类器的质量上。

只要有足够的正/负样本，假设是5k/5k，结果应该已经相当稳健了。根据我的经验，我使用了700个积极的手势样本和1200个消极的样本，结果似乎在一定程度上是令人满意的。但当我使用另一组包含不同特征的8,000个正样本和10200个负样本后，结果比前者更差。

所以，我建议你仔细地重新设置你的训练样本，比如比率，内容特征和颜色。