精炼哈尔检测

Refining Haar detection

本文关键字：检测哈尔更新时间：2023-10-16

我正在尝试使用OpenCV和Haar级联来制作一个手部检测程序。它运行得很好，但很不稳定。因此，我在问自己，这是否是haar文件太"便宜"的问题，或者是否有一种方法可以通过使用轮廓或特征检测（或者可能是其他一些技术）来改进检测。

我想执行的将与此人脸检测相同，但对于手：人脸检测（请参阅FaceOSC）

非常感谢。

编辑：这是我想做的事情：手提取看起来他是用轮廓检测来完成的，但如何找到手呢？

你给出的手提取视频是基于肤色检测和凸包查找的。

1）将图像更改为YCrCb（或HSV）。

2）设置图像的阈值，使手变白，其他一切变黑。

3）去除噪声

4）找到手的中心（如果你喜欢的话）。

5）使用凸包可以找到最尖锐的点，这些点将是指尖。

你可以从这篇论文中获得全部细节。

无论如何，不需要哈尔级联。

显然，如果基于HAAR分类器的检测结果变得所谓的"急动"，在我看来，这意味着检测不稳定，并在检测图像周围跳跃，那么问题就出在分类器的质量上。

只要有足够的阳性/阴性样本，比方说5k/5k，结果应该已经相当稳健了。根据我的经验，我使用了700个阳性手势样本和1200个阴性样本，结果似乎在一定程度上令人满意。但在我使用了另一组8000个阳性样本和10200个不同特征的阴性样本后，结果甚至比前者更糟。

因此，我建议您仔细重置训练样本，如比例、内容特征和颜色