Algoritmos para detecção de pontas dos dedos ou unhas

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Você pode me dar alguns conselhos sobre qual poderia ser o melhor algoritmo (s) a ser usado para a detecção de pontas dos dedos / unhas na imagem. A primeira coisa que me passou pela cabeça foi Viola - Jones . Depois de repensar, concluí que talvez fosse possível usar apenas a transformação de Hugh após aplicar a detecção de borda. Mas gostaria de mais alguns conselhos. Além disso, como esse será o projeto de um aluno com o objetivo de aprender, não tenho permissão para usar o OpenCV ou estruturas semelhantes. Abaixo está uma imagem típica que será processada. (observe que não é uma visão de cima para baixo). Não há necessidade de detecção de polegar.

imagem típica http://www.deviantpics.com/images/BwgPX.jpg

image-processing computer-vision
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Respostas:

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Eu consideraria o uso de rede neural ou SVM para ajustar o modelo. A dificuldade dessa abordagem é que você deve coletar muitos dados - exemplos positivos e negativos. Mas você pode gerar muitos dados artificiais (dimensionando ou girando imagens que você já coletou). Depois de coletar dados, você pode usar a "janela móvel" de poucos tamanhos para detectar unhas em imagens que não estão presentes no conjunto de treinamento. Não sei quanto tempo você quer gastar fazendo o projeto. Mas implementar você mesmo um algoritmo de aprendizado eficiente é difícil. No entanto, já existe uma biblioteca para SVM que eu usaria para esse fim.

Michał Szczygieł
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Obrigado pela sua sugestão. Eu poderia experimentá-lo no OpenCV para obter algumas dicas.
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Eu usei o Viola-Jones no OpenCV, que era o Haar. É realmente poderoso, baseado na wavelet, mais do que eu esperava.

Mas esta é a imagem típica que você está alvejando? E se os dedos esticarem ou endireitarem? ou inclinado?

Você precisa definir claramente seu domínio.


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Obrigado pela resposta. É claro que existem pequenas variações, mas as unhas são sempre visíveis, como nesta foto. Fico feliz em saber que VJ provou ser bom para algo assim, pois estou familiarizado com o algoritmo.