Уча се да реализирам проект за разпознаване на жестове с ръце. За целта преминах през няколко урока, където се използва информация за цвета, изваждане на фона, различни техники за сегментиране на обекти.
Въпреки това, този, който бих искал да използвам, е метод, използващ каскадни класификатори, но нямам много разбиране в този подход. Прочетох няколко текста и документи и разбирам теорията му, но все още не разбирам кои са добрите изображения, на които да обучавам каскадния класификатор. Дали е по-добре да го тренирате върху естествени цветни изображения или изображения с жестове с ръце, обработени с canny edge detection или по някакъв друг начин.
Освен това има ли някакъв метод, който използва методи за онлайн обучение и тестване, подобни на openTLD, но където стъпките са обяснени. Документацията на openCV за 2.3-2.4.3 е непълна по отношение на машинното обучение и разпознаването и проследяването на обекти, с изключение на кода, наличен на: http://docs.opencv.org/doc/tutorials/objdetect/cascade_classifier/cascade_classifier.html
Знам, че това е дълъг въпрос, но исках да обясня проблема си подробно. Ще ми помогне да разбера концепцията по-добре, отколкото просто да използвам онлайн код.
Искрени благодарности предварително!
