画像処理ハンドの特徴ID

Question

私は4人のユーザーが肌の色と上手の機能から抽出した識別情報を使って区別する必要がある問題（C++/opencv）に取り組んでいます。しかし、YCrCbの肌色法は、肌色の間にあまり差がないため、信頼性が非常に低い。したがって、私はより暗い場所などの手からより多くの機能を抽出しようとしています。これを行うには、私は画像のラプラシアンを計算しました。結果：

http://imageshack.us/photo/my-images/818/afb1.jpg/ 
http://imageshack.us/photo/my-images/31/afb2i.jpg/ 
http://imageshack.us/photo/my-images/638/afb3.jpg/ 

最初の2つの画像は同じ手/人物の画像です。第2の画像は、他の人からの手である。あなたが見ることができるように、明瞭な輝点が、手のより暗い部分を表す最初の2つの画像に見える。私の考えは、小さな正方形で手の輪郭をサンプリングし、他の画像でこれらの四角形を見つけることでした。その後、与えられた画像に対してどの画像が最もマッチしているかを評価することができます。

しかし、サンプル画像と別の画像の一致を見つけるアルゴリズムが見つかりません。私はcvMatchTemplate（）操作（http://dasl.mem.drexel.edu/~noahKuntz/openCVTut6.html#Step%202）とmeanShiftアルゴリズムを試しましたが、両方のテクニックの結果は本当に悪かったです。

誰かに私にいくつかのヒントを教えてもらえますか？

Answer 1

手がこのような柔軟なオブジェクトであるため、これは厳しい問題です。最初に手先姿勢推定の問題を解くと、あなたはいくつかの運があるかもしれません。ポーズをあなたは手の見積もりを持っていたら

http://www.youtube.com/watch?v=uETHJQhK144

：OpenCVの実装と

Vision-based hand pose estimation: a review

ビデオ例：ここでは は、あなたが研究スペースのハンドルを得るのを助けるために良い紙でありますあなたは、各手の同じ領域（例えば、ナックルと手首の間の領域）を分離して比較するための基礎を持っています。次に、一般的なイメージマッチングテクニックを適用することができます。 Eigenfacesの例（あなたの場合は "Eigenhands"）を適用するのが最善の策かもしれません。 Eigenfacesは初めのコンピュータビジョンコースで教えられ、多くの情報はオンラインで入手できます。