Parmak uçlarının veya tırnakların algılanması için algoritmalar


10

Bana görüntüdeki parmak uçlarının / tırnakların tespiti için kullanılacak en iyi algoritma (algoritmalar) hakkında bazı tavsiyeler verebilir misiniz? Aklımı geçen ilk şey Viola - Jones'du . Yeniden düşündükten sonra, kenar tespiti uygulandıktan sonra sadece Hugh dönüşümünün kullanılmasının mümkün olabileceği sonucuna vardım. Ama biraz daha tavsiye istiyorum. Ayrıca, bu öğrenme amaçlı bir öğrenci projesi olacağından, OpenCV veya benzeri çerçeveleri kullanmama izin verilmiyor. Aşağıda işlenecek tipik bir görüntü verilmiştir. (yukarıdan aşağıya görünüm olmadığını unutmayın). Başparmak algılamaya gerek yoktur.

tipik resim http://www.deviantpics.com/images/BwgPX.jpg

Yanıtlar:


2

Modele uyması için sinir ağı veya SVM kullanmayı düşünürüm. Bu yaklaşımın zorluğu, hem olumlu hem de olumsuz örnekler olmak üzere çok fazla veri toplamanız gerektiğidir. Ancak çok fazla yapay veri oluşturabilirsiniz (önceden topladığınız görüntüleri ölçekleyerek veya döndürerek). Veri topladıktan sonra, eğitim setinde bulunmayan görüntülerdeki tırnakları tespit etmek için birkaç boyutta "hareketli pencere" kullanabilirsiniz. Projeyi yapmak için ne kadar zaman harcamak istediğinizi bilmiyorum. Ancak verimli öğrenme algoritmasını kendiniz uygulamak zordur. Ancak bu amaçla kullanacağım SVM için zaten bir kütüphane var .


Öneriniz için teşekkür ederiz. Bazı bilgiler edinmek için OpenCV'de deneyebilirim.

2

Haar olan OpenCV'de Viola-Jones'u kullandım. Gerçekten beklediğimden daha fazla, dalgacık tabanlı güçlü.

Ama bu hedeflediğiniz tipik görüntü mü? Parmaklar uzatılmış veya düzleştirilmişse ne olur? veya eğik?

Alan adınızı açıkça tanımlamanız gerekir.


Cevap için teşekkürler. Tabii ki, hafif farklılıklar var, ancak tırnaklar bu resimde olduğu gibi her zaman görülebilir. Algoritmaya aşina olduğum için VJ'nin böyle bir şey için iyi olduğunu duyduğuma sevindim.
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.